250多篇论文，上海AI Lab综述推理大模型高效思考

大型推理模型（LRMs）尽管在复杂任务中表现出色，但其冗长输出和低效问题日益突出。上海AI Lab联合9家单位发布的综述论文指出，LRMs常因冗余内容和不恰当分配计算资源而低效。研究提出多种优化策略，如长度预算、强化学习和潜空间预训练，以平衡性能与成本。未来研究将聚焦于高效多模态推理、可信推理及实际应用场景优化，推动LRMs更智能、更高效地运行。
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