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Thinkless: Learning When to Reason in Large Language Models
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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
本研究提出了Thinkless框架，旨在提高大型语言模型在复杂逻辑推理中的效率。该框架允许模型根据任务复杂性自适应选择推理模式，实验证明可减少50%至90%的长链推理使用。
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关键要点
- 本研究提出了Thinkless框架，旨在提高大型语言模型在复杂逻辑推理中的效率。
- Thinkless框架允许模型根据任务复杂性自适应选择推理模式。
- 实验证明，Thinkless能够将长链推理的使用减少50%至90%。
- 该框架显著提升了推理语言模型的计算效率。
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