本研究提出了ConCISE框架，通过增强大型推理模型在复杂任务中的信心，减少冗长输出，输出长度减少近50%，同时保持高准确率。

本研究探讨了大型语言模型推理中的冗余信息问题，提出了一种自我生成简洁推理路径的微调方法，该方法在保持准确率的同时，平均减少了30%的输出令牌，提高了推理效率。