算法论文8
DECS:消除大模型冗余思考,推理token减半性能升
机器之心
AI 摘要
复旦大学等团队:当前大模型存在过度思考问题,‘长度惩罚’策略有局限。提出DECS框架,从理论和实验验证其能在多基准测试中减少推理长度,提升性能,还开源代码。
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ICLR 2026 Oral|大模型总爱「想太多」? DECS从源头消除冗余思考,实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题,造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性,提出DECS框架,在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。

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