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? 张润潭记者 李国容 摄
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? 蒋国庆记者 闫敏娟 摄
? 微调：微调可以分为五类：长思维链压缩方法提高了推理效率和适应性，但在压缩效果与推理保真度之间面临权衡，同时还存在数据需求增加和泛化方面的挑战；而短思维链选择微调则通过促进简洁或自我验证的推理路径来提高推理效率，但可能存在遗漏关键步骤的风险，或者需要复杂的训练过程，并在简洁性和准确性之间进行仔细权衡；隐式思维链微调通过潜在推理表示或知识蒸馏来实现效率提升，但由于推理步骤不明确而牺牲了解释性，且压缩表示与任务要求之间可能存在不一致的风险；近端策略优化（DPO）变体方法通过偏好学习实现简洁性和准确性之间的多目标优化平衡，但在构建高质量偏好对以及在严格长度限制下保持推理深度方面面临挑战；其他混合方法结合了快速 / 慢速认知系统或新颖的损失函数来实现自适应推理，不过它们通常需要复杂的训练流程，并对双模式交互进行仔细校准。强化学习：强化学习方法通过五个关键范式来平衡简洁性和准确性。带长度惩罚的强化学习通过奖励塑造或外部约束对冗长的输出进行惩罚，从而提高效率，但存在将复杂任务过度简化或过度拟合惩罚阈值的风险。GRPO 变体方法通过使推理模式多样化或整合难度感知奖励来解决「格式崩溃」问题，不过它们通常需要复杂的损失设计和多组件系统。难度感知强化学习通过显式难度估计或隐式信号（响应长度、解决率）使响应长度适应问题的复杂性，但在准确的难度校准和跨领域泛化方面面临挑战。思维模式强化学习能够在审慎（「思考」）和反应性（「不思考」）模式之间动态切换，但在模式选择稳定性和探索与利用的权衡方面存在困难。其他强化学习创新引入了可学习的奖励函数、混合框架或新颖的指标，尽管这些通常需要大量的计算资源或面临可扩展性问题。鲁鲁影院免费观看电视剧电影窝窝
