用推理步骤的「语义冗余」给LRM过度思考踩刹车
用推理步骤的「语义冗余」给LRM过度思考踩刹车推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分,却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里,发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
来自主题: AI技术研报
5582 点击 2026-07-16 10:08
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推理大模型 (如 DeepSeek-R1、o1) 靠长思维链拿高分,却普遍「想太多」: 研究统计了五个代表性模型里,发现有 41–52% 的 token 是在模型给出它的最终答案之后生成的。
PUMA(emPowering Unified MLLM with Multi-grAnular visual generation)是一项创新的多模态大型语言模型(MLLM),由商汤科技联合来自香港中文大学、港大和清华大学的研究人员共同开发。它通过统一的框架处理和生成多粒度的视觉表示,巧妙地平衡了视觉生成任务中的多样性与可控性。