标题：LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考 随着推理大模型和思维链的普及，AI在复杂任务中的表现大幅提升，但也逐渐暴露出一个问题：它常常把简单任务复杂化。AI领域专家Andrej Karpathy对此现象表示无奈，指出当前大模型在默认状态下过于“自主代理化”，...

Rice大学华人研究者提出高效推理概念，解决大模型在复杂推理中「想太多」的问题。传统LLM虽推理能力强，但在简单问题上仍冗长复杂，耗费计算资源。研究聚焦于优化推理过程，提出三种高效推理方法：基于模型优化、推理输出压缩及输入提示引导。例如，通过奖励机制减少冗余推理步骤，或采用动态推理策略，按需生成路径。此外，利用高质量数据训练小模型，结合知识蒸馏等技术，提升推理效率。研究强调评估需兼顾准确性与效率，开发的评估框架可量化模型过度思考问题，优化后模型性能提升30%，计算开销降低43%。该研究对资源受限场景下的模型应用具有重要意义。