MLNLP社区

MLNLP社区致力于促进机器学习与自然语言处理领域的学术交流与进步。文章介绍了如何解决大型推理模型（LRMs）带来的冗余思考问题，包括字数预算、双系统切换、模型路由等方法，并探讨了未来高效推理的发展方向。

MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区。本文系统探究了零样本CoT对推理大模型的影响，通过实验发现CoT提示增强了RLLMs的性能并抑制了过度反思，提出了关于提示设计和策略选择的研究方向。

MLNLP社区是国内外知名的人工智能学术社区，其愿景是促进机器学习与自然语言处理领域内的交流合作。论文《Stop Overthinking》探讨了高效推理的方法及其在自动驾驶和医疗诊断等领域的应用挑战，提出模型优化、动态压缩和提示工程三大方向的研究进展及未来展望。