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Towards an Optimal Thinking Scale for Test-Time Computation in LLM 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
本研究探讨了扩展思维链（CoT）长度对大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中的影响，结果表明CoT过度扩展可能损害LLM的推理能力。研究提出了一种思维最佳尺度策略，通过优化推理努力提升模型自我改进能力，效果显著。
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关键要点
- 本研究探讨了扩展思维链（CoT）长度对大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中的影响。
- 研究发现，CoT的过度扩展可能会损害LLM的推理能力。
- 提出了一种思维最佳尺度策略，旨在通过优化推理努力提升模型自我改进能力。
- 该策略在不同领域的应用效果显著。
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