长推理模型存在“思考不足”，TIP策略提升效率

腾讯AI Lab与苏州大学、上海交通大学团队研究发现，长推理模型在处理复杂问题时存在“思考不足”现象，即频繁切换思路而无法深入思考。研究表明，这种现象会导致推理效率低下，并提出了一种新的量化指标来评估思考不足的程度。为解决这一问题，研究团队引入了带有思路转换惩罚（TIP）的解码方法，通过抑制不必要的思路切换，显著提升了模型的准确性和推理效率。该研究不仅揭示了长推理模型的不足，还提供了一种实用的解决方案，有助于提升模型处理复杂问题的能力。
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