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Controlling the Thinking Time of Reasoning Models with Reinforcement Learning
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内容提要
本研究提出了一种长度控制策略优化（LCPO），解决推理语言模型在测试时无法控制推理链长度的问题。该方法在遵循用户长度约束的同时优化准确性，提升了计算成本与准确性的平衡。研究表明，该模型在相同推理长度下表现优于现有方法，拓展了推理模型的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了一种长度控制策略优化（LCPO），解决推理语言模型在测试时无法控制推理链长度的问题。
- 该方法在遵循用户长度约束的同时优化准确性，提升了计算成本与准确性的平衡。
- 研究表明，L1模型在相同推理长度下表现优于现有方法，拓展了推理模型的应用潜力。
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