一文读懂「AI大模型高效推理」：分类、局限性和3大提升方法

本文综述了大型推理模型（LRM）在高效推理方面的研究进展。背景方面，LRM在慢思考场景中表现出色，但其高资源消耗带来了诸多挑战。研究目的是探讨如何在保持推理质量的同时提升token效率。文章将LRM分为显式紧凑型思维链和隐式潜在型思维链两大类，并分析了各自的优缺点。结论指出，隐式潜在型思维链在推理准确性和成本上表现更优，但牺牲了可解释性。此外，文章还讨论了用户体验、可解释性、安全性和应用性等方面的挑战，并提出了通过新架构、模型合并和agent路由三种方法来提高推理效率。