When Is Thinking Enough? Early Exit via Sufficiency Assessment for Efficient Reasoning

📄 arXiv: 2604.06787v1 📥 PDF

作者: Yang Xiang, Yixin Ji, Ruotao Xu, Dan Qiao, Zheming Yang, Juntao Li, Min Zhang

分类: cs.CL

发布日期: 2026-04-08

备注: ACL 2026 Main Conference

💡 一句话要点

提出DTSR框架，通过充分性评估实现大语言模型高效推理的提前退出。

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

关键词: 大语言模型 推理 提前退出 思维链 元认知 效率优化 充分性评估

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型推理存在过度思考问题，导致计算冗余，降低效率，而现有提前退出方法依赖手工或经验指标，缺乏可靠性。
  2. DTSR框架模拟人类元认知，通过监控反射信号和检查思维充分性，动态评估CoT的充分性，从而确定最佳提前退出时机。
  3. 实验表明，DTSR在Qwen3模型上能显著减少推理长度（28.9%-34.9%），同时保持性能，有效缓解了过度思考问题。

📝 摘要（中文）

大型推理模型(LRM)在复杂推理任务中表现出色，这得益于其强大的推理时扩展能力。然而，LRM常常过度思考，导致大量的计算冗余并显著降低效率。提前退出方法旨在通过在生成足够证据后终止推理来缓解这个问题，但现有方法主要依赖于手工制作或经验指标，这些指标不可靠且不实用。本文提出了推理中动态思维充分性(DTSR)，这是一个用于高效推理的新框架，使模型能够动态评估其思维链(CoT)的充分性，并确定提前退出的最佳点。受到人类元认知的启发，DTSR分两个阶段运行：(1)反射信号监控，识别反射信号作为提前退出的潜在线索；(2)思维充分性检查，评估当前的CoT是否足以推导出最终答案。在Qwen3模型上的实验结果表明，DTSR在性能损失最小的情况下，将推理长度减少了28.9%-34.9%，有效地缓解了过度思考。我们进一步讨论了LRM中的过度自信和自我评估范式，为提前退出推理提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型推理模型（LRM）在推理过程中存在的“过度思考”问题。现有方法，如提前退出机制，试图在模型产生足够证据后停止推理，但它们依赖于手工设计的或经验性的指标，这些指标通常不可靠，导致提前退出时机不准确，影响推理效率和准确性。

核心思路：DTSR的核心思路是模拟人类的元认知能力，即对自身思考过程的监控和评估。通过让模型能够动态地评估其思维链（CoT）的充分性，从而决定何时停止推理。这种方法避免了对固定指标的依赖，使模型能够根据具体情况自适应地调整推理过程。

技术框架：DTSR框架包含两个主要阶段：1) 反射信号监控（Reflection Signal Monitoring）：该阶段旨在识别CoT中的“反射信号”，这些信号表明模型可能已经获得了足够的知识或信息来得出结论。这些信号可以是模型生成的特定关键词、短语或句子结构。2) 思维充分性检查（Thought Sufficiency Check）：该阶段评估当前的CoT是否足以推导出最终答案。这通常通过一个独立的评估模块来实现，该模块接收CoT作为输入，并输出一个表示CoT充分性的置信度分数。

关键创新：DTSR的关键创新在于其动态评估CoT充分性的能力。与现有方法不同，DTSR不依赖于预定义的规则或阈值，而是通过学习到的模型来判断CoT的质量。这种动态评估方法能够更好地适应不同的推理任务和模型，从而提高提前退出的准确性和效率。

关键设计：反射信号监控模块可以使用关键词匹配、正则表达式或更复杂的自然语言处理技术来实现。思维充分性检查模块通常使用一个小型神经网络，该网络被训练来预测CoT的充分性。损失函数可以设计为最小化预测充分性与实际充分性之间的差异。此外，还可以引入正则化项来防止模型过度自信。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在Qwen3模型上应用DTSR框架后，推理长度平均减少了28.9%-34.9%，而性能损失非常小。这表明DTSR能够有效地识别并消除过度思考，显著提高推理效率。此外，论文还深入探讨了LRM中的过度自信问题，为改进自我评估范式提供了有价值的见解。

🎯 应用场景

DTSR框架可应用于各种需要大型语言模型进行复杂推理的场景，例如问答系统、对话生成、代码生成等。通过减少不必要的计算，可以显著提高推理效率，降低计算成本，并为资源受限的设备上的部署提供可能性。该研究还有助于理解和改进大型语言模型的推理过程，并为开发更智能、更高效的AI系统提供指导。

📄 摘要（原文）

Large reasoning models (LRMs) have achieved remarkable performance in complex reasoning tasks, driven by their powerful inference-time scaling capability. However, LRMs often suffer from overthinking, which results in substantial computational redundancy and significantly reduces efficiency. Early-exit methods aim to mitigate this issue by terminating reasoning once sufficient evidence has been generated, yet existing approaches mostly rely on handcrafted or empirical indicators that are unreliable and impractical. In this work, we introduce Dynamic Thought Sufficiency in Reasoning (DTSR), a novel framework for efficient reasoning that enables the model to dynamically assess the sufficiency of its chain-of-thought (CoT) and determine the optimal point for early exit. Inspired by human metacognition, DTSR operates in two stages: (1) Reflection Signal Monitoring, which identifies reflection signals as potential cues for early exit, and (2) Thought Sufficiency Check, which evaluates whether the current CoT is sufficient to derive the final answer. Experimental results on the Qwen3 models show that DTSR reduces reasoning length by 28.9%-34.9% with minimal performance loss, effectively mitigating overthinking. We further discuss overconfidence in LRMs and self-evaluation paradigms, providing valuable insights for early-exit reasoning.