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论文笔记:To Think or Not to Think: Allocating Reasoning Where It Helps

发布时间:2026/11/5 3:45:17 来源:云帆数科 栏目:资讯中心
论文笔记:To Think or Not to Think: Allocating Reasoning Where It Helps
# 论文笔记:To Think or Not to Think: Allocating Reasoning Where It Helps arXiv:2609.29664 作者:Zhengdong He, Yunfan Zhou, Jianguo Yao, Haibing Guan, Xijun Li 提交时间:2026‑08‑30## 一、文章主要内容强化学习可以显著提升大语言模型在数学、编程等复杂任务上的推理能力,但会出现**推理长度错配(length misallocation)**问题:模型在简单问题上生成过多冗余推理token,而面对难题却过早停止推理;既浪费算力,对准确率提升又很小。现有长度自适应方法默认:问题越难,推理越长收益越高,于是依据题目难度分配token预算。但本文通过实验发现:**推理长度对准确率的提升效果,只集中在“部分可解”的样本上**;并非所有难题都能靠无脑拉长推理获得收益。另外直接设置显式的长度惩罚/奖励,会带来意料之外的训练不稳定问题。基于上述发现,论文提出 **CARE(Contrastive Accuracy Reward Estimation,对比精度奖励估计)**。该方法利用在线采样得到的回答,估计每个样本的有益推理长度调整量,嵌入到GRPO(Group Relative Policy Optimization)框架;**不需要新增超参,推理阶段不增加额外开销**。在多个推理基准测试集上,CARE可以将Pass@1最高提升4%,同时推理平均长度降低37%,显著提升token使用效率。代码待论文录用后开源。## 二、主要创新点1. **新的实验发现**:推翻“越难的问题,推理

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