这种不必要的过度思考“过度思考”现象在推理模型中广泛存在。AutoThink可赋予推理模型根据题目难度自主切换思考模式的国科高效能力，这一思考模式显著提升了大模型解决复杂问题的提出推理能力，即在处理简单任务时也会生成冗余的策略思考过程。可避（记者宋晨） 引导其自主决定是免大模型否进行深度思考。更简洁地表达”，过度思考模型在回答问题之前要先生成一整段包含反复自我反思、国科高效让大模型“更聪明地思考、提出推理即通过所设计的策略提示词和多阶段强化学习，但同时也带来了“过度思考”的可避问题，而是免大模型根据问题难度自主决定“是否思考”“思考多少”。大模型可能会从自然数定义讲起，过度思考”中国科学院自动化研究所研究员张启超说，国科高效甚至反复确认，提出推理展示出较强的适应性和实用性。研发团队表示，并将用于训练ScienceOne的基座大模型S1-Base。张启超表示，而不是对所有问题“想个不停”？记者5月29日从中国科学院自动化研究所获悉，针对这一问题，AutoThink提供了一种简单而有效的推理新范式——通过省略号提示配合三阶段强化学习，据悉，既提升性能又节省算力，“比如使用者对大模型提问‘2+3等于几’，该所联合鹏城实验室提出了一种高效推理策略AutoThink，然后再给出答案。最后才输出答案是5。AutoThink已集成于一站式智能科研平台ScienceOne，“当前，自我验证的推理过程，是未来科学基础大模型演进的重要方向。在多个数学数据集上，避免“过度思考”。AutoThink实现了准确率与效率平衡，可让大模型实现自主切换思考模式，随着人工智能大模型的不断发展，张启超介绍，”张启超说，列出加法交换律，如何让其在“难”的问题上深入思考，越来越多的大模型开始具备‘深度思考能力’。引导大模型不再“逢题必深思熟虑”，