本研究提出自适应自我恢复推理（ASRR）框架，旨在解决大型推理模型在简单任务中因冗余推理而产生的计算开销问题。ASRR通过抑制不必要的推理，实现隐式恢复，显著提高推理效率和安全性。实验结果表明，ASRR在多个基准测试中有效减少推理预算，提升效率，且性能损失微小。