过度思考是常见习惯，作者提出三种应对方法：一是念短咒语提醒自己停止思考；二是采用持续方法抑制深陷思考的状态。

DeepSeek-R1模型通过可验证的过程奖励机制（VSRM）优化推理，减少冗余回复，提高效率。实验表明，VSRM有效抑制无效步骤，鼓励有效步骤，保持模型性能，解决过度思考问题。

如果你一直在等待“合适的时机”开始某事，现在是时候停止过度思考，开始行动。过度思考常常伪装成计划，而真正的清晰来自于行动。研究重要，但过度研究只会拖延。微小的行动是推动进展的关键，执行胜过完美，立即开始吧！

过度思考会导致混乱和无效，追求完美只会阻碍进步。AI也面临类似问题，依赖旧数据难以准确预测未来。要打破这种循环，需注重灵活性，专注重要事项，采取行动而非等待完美时机。

Anthropic 发布的 Claude 3.7 Sonnet 是首个混合推理模型，能够在玩宝可梦时选择自杀以重启游戏，展示了其推理能力和独特思维。研究者探讨了其“过度思考”现象，认为可能与模型自身或工作流缺陷有关。

大型推理模型（LRM）在执行任务时面临推理-行动困境，过度思考会降低其行动能力。研究表明，LRM更倾向于内部模拟而非与环境互动，导致效率下降。为解决此问题，提出了原生函数调用和选择性强化学习等方法。研究结果显示，过度思考与问题解决率呈负相关，推理模型更易受到影响。

AIxiv专栏报道了o1类长思维链模型的过度思考现象，研究发现这些模型在简单问题上生成冗长思维链，浪费计算资源。提出了优化方法以提高推理效率，减少冗余推理，未来将探索动态调控策略和更精细的效率评估指标。