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Let Large Language Models Break Free from Overthinking via Self-Regulated Optimization
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出自我调节微调（SBT）框架，旨在解决大型推理模型的过度思考问题。该方法通过内部调节推理过程，减少冗余推理，降低计算开销，令牌消耗减少高达60%，同时保持准确性。
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关键要点
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本研究提出自我调节微调（SBT）框架，旨在解决大型推理模型的过度思考问题。
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SBT方法通过内部调节推理过程，减少冗余推理，显著降低计算开销。
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该方法实现了高达60%的令牌消耗减少，同时保持与无限制模型相当的准确性。
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