Towards Concise and Adaptive Thinking in Large Reasoning Models: A Survey

📄 arXiv: 2507.09662v1 📥 PDF

作者: Jason Zhu, Hongyu Li

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-07-13

💡 一句话要点

综述：面向大语言推理模型中简洁自适应思维的研究进展

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型推理模型 思维链 自适应推理 简洁推理 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 现有大型推理模型在简单问题上产生冗余推理链，导致资源浪费和响应延迟，阻碍实际应用。
  2. 本文综述旨在总结和分析现有方法，这些方法致力于缩短推理链并实现快慢思考之间的自适应切换。
  3. 该综述涵盖了相关的方法论、基准测试以及未来研究方向的挑战，旨在帮助研究者快速了解领域概况。

📝 摘要（中文）

大型推理模型（LRM），如OpenAI o1和DeepSeek R1，在复杂的推理任务（如数学和编程）上表现出令人印象深刻的性能，这得益于它们较长的思维链（CoT）推理序列（慢思考），相比之下，传统的大型语言模型属于快思考。然而，这些推理模型也面临着一个巨大的挑战，即即使对于简单的问题，也会生成不必要地冗长和重复的推理链。这种现象导致推理资源的显著浪费，增加了简单查询的响应时间，并阻碍了LRM在实际产品中的应用。为此，缩短冗长的推理链并学习基于输入难度的快慢思考之间的自适应推理至关重要。在本综述中，我们全面概述了LRM高效推理的简洁和自适应思维的最新进展，包括方法、基准和未来探索的挑战。我们希望这篇综述能够帮助研究人员快速了解该领域的概况，并激发新的自适应思维理念，以促进LRM的更好使用。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型推理模型，例如基于Chain-of-Thought (CoT) 的模型，在解决复杂推理问题时表现出色。然而，它们在处理简单问题时，仍然会生成冗长且不必要的推理链，导致计算资源浪费和响应时间增加。因此，如何让模型能够根据问题的难度自适应地调整推理过程，避免过度推理，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是研究如何使大型推理模型具备“简洁”和“自适应”的推理能力。简洁性指的是模型能够避免生成冗余的推理步骤，而自适应性指的是模型能够根据输入问题的难度，动态地选择合适的推理策略（例如，快速思考或慢速思考）。通过结合简洁性和自适应性，可以提高推理效率，并降低计算成本。

技术框架：本文主要通过综述的形式，对现有方法进行分类和总结。这些方法大致可以分为以下几类：1) 缩短推理链的方法，例如通过知识蒸馏或剪枝等技术，减少推理步骤；2) 自适应推理方法，例如通过强化学习或元学习等技术，训练模型根据输入难度选择合适的推理策略；3) 结合简洁性和自适应性的方法，例如通过设计新的模型架构或训练目标，同时优化推理的长度和策略。

关键创新：本文的关键创新在于对现有方法的系统性总结和分析，并指出了未来研究的潜在方向。例如，如何设计更有效的自适应推理策略，如何将简洁性和自适应性更好地结合起来，以及如何评估不同方法的性能等。此外，本文还强调了实际应用的重要性，并呼吁研究者关注如何将这些方法应用到真实世界的场景中。

关键设计：由于本文是一篇综述，因此没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。但是，本文对现有方法的关键设计进行了总结，例如，一些方法使用强化学习来训练模型选择合适的推理步骤，另一些方法使用知识蒸馏来将复杂的推理过程压缩到更小的模型中。这些设计都旨在提高推理效率和降低计算成本。

📊 实验亮点

本文是一篇综述，因此没有具体的实验结果。但是，本文对现有方法的性能进行了总结和比较，并指出了不同方法的优缺点。例如，一些方法在特定类型的推理任务上表现出色，但泛化能力较差；另一些方法虽然泛化能力较强，但推理效率较低。通过对这些方法的分析，可以帮助研究者更好地选择合适的方法，并为未来的研究提供指导。

🎯 应用场景

该研究成果具有广泛的应用前景，例如智能客服、自动问答系统、智能助手等。通过使模型具备简洁和自适应的推理能力，可以显著提高这些系统的响应速度和资源利用率，从而提升用户体验。此外，该研究还可以应用于教育领域，例如自动生成个性化的学习路径，根据学生的掌握程度调整教学内容。

📄 摘要（原文）

Large reasoning models (LRMs) like OpenAI o1 and DeepSeek R1 have demonstrated impressive performance on complex reasoning tasks like mathematics and programming with long Chain-of-Thought (CoT) reasoning sequences (slow-thinking), compared with traditional large language models (fast-thinking). However, these reasoning models also face a huge challenge that generating unnecessarily lengthy and redundant reasoning chains even for trivial questions. This phenomenon leads to a significant waste of inference resources, increases the response time for simple queries, and hinders the practical application of LRMs in real-world products. To this end, it is crucial to shorten lengthy reasoning chains and learn adaptive reasoning between fast and slow thinking based on input difficulty. In this survey, we provide a comprehensive overview of recent progress in concise and adaptive thinking for efficient reasoning of LRMs, including methodologies, benchmarks, and challenges for future exploration. We hope this survey can help researchers quickly understand the landscape of this field and inspire novel adaptive thinking ideas to facilitate better usage of LRMs.