字节与复旦大学研究人员提出了自适应推理框架CAR，该框架根据模型困惑度动态选择短回答或长文本推理，以平衡准确性与效率。研究表明，长CoT推理并不总能提高准确率，甚至可能降低简单任务的处理能力。CAR在低置信度时使用长推理，高置信度时直接输出短回答，显著提升了多模态视觉问答和信息提取任务的表现。