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AdaR1: Optimizing Transition from Long Chain Reasoning to Hybrid Chain Reasoning via Bi-Level Adaptive Reasoning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种双阶段框架，结合长短链推理模型，以提高长链推理在复杂任务中的效率。该方法通过双层偏好训练，指导模型选择合适的推理风格，并在每个风格组内偏好简明且正确的推理。实验结果表明，该方法显著降低了推理成本，同时保持了性能。
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关键要点
- 提出了一种双阶段框架，结合长短链推理模型，以提高长链推理在复杂任务中的效率。
- 采用双层偏好训练，指导模型选择合适的推理风格，并在每个风格组内偏好简明且正确的推理。
- 实验结果表明，该方法显著降低了推理成本，同时保持了性能。
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