推理模型在复杂任务上表现惊艳，缺点是低下的token效率。UCSD清华等机构的研究人员发现，问题根源在于模型的「自我怀疑」！研究团队提出了Dynasor-CoT，一种无需训练、侵入性小且简单的方法。实验证明，Dynasor-CoT在保持准确性的同时， ...

在人工智能技术迅猛发展的今日，推理模型的性能提升升级成为行业焦点。最近，加州大学圣地亚哥分校（UCSD）与清华大学的研究团队共同提出了一种创新的推理方法——Dynasor-CoT，这种方法解决了当前推理模型在复杂任务中面临的token效率低下问题，为 ...

【新智元导读】当今推理模型在面临复杂任务时，固然展示出惊人的表现，但它们在token消耗上的低效率却令人发愁。近日，来自加州大学圣地亚哥分校及清华大学的研究团队揭示，问题的根源在于模型存在的“自我怀疑”现象。为了应对这一挑战，研究小组推出了Dynasor-CoT——一种无需重训、侵入性极低且简易便捷的方法。 实验数据显示，Dynasor-CoT在维持高准确度的同时，能有效减少高达29%的token ...

距离被替代还有一段距离。 AI 看病、 AI 编程。。。类似的 AI 改造各行各业的新闻相信大家都听了不少了。 眼下，似乎AI 的功劳簿上又要多加一笔了 ...