腾讯AI实验室与上海交大携手破解o1模型 “过度思考” 难题

　　近年来，随着大语言模型的广泛应用，o1-like模型在推理任务中展现出过度思考的低效问题。腾讯AI实验室与上海交通大学的研究揭示了这一现象，并提出了通过引入效率指标来优化模型资源利用的新方法。实验结果显示，优化策略显著降低了计算资源的消耗，同时提高了模型在简单任务上的准确性。

　　研究揭示o1-like模型在简单问题上存在“过度思考”现象，导致不必要的计算资源浪费。

　　通过引入结果效率和过程效率指标，研究者优化模型的计算资源利用，提升推理的有效性。

　　实验结果显示优化策略显著减少token使用，同时保持或提高模型在简单任务上的准确性。