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DAST: Difficulty-Adaptive Slow Thinking for Large Reasoning Models

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内容提要

本研究提出了一种难度适应性慢思考（DAST）框架，旨在解决现有推理模型在简单问题上过度推理的问题。通过引入令牌长度预算(TLB)量化问题难度，DAST能够动态调整推理链的长度，减少简单任务中的冗余步骤，同时在复杂任务中保持准确性。

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标签

models 令牌长度预算 动态调整 慢思考 推理模型 难度适应性
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