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推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

AI资讯2天前发布 云知AI运营官

大模型为啥总是原地踏步？科学家们掏出了”记忆魔法”！

咱们程序员大概都见过AI这货的神操作——同一个问题它能给你绕地球三圈，最后憋出个”我好像在哪见过你…”的反应。这不，Meta、Mila-Quebec AI研究所和几家名校的聪明脑袋们最近发现了新调料：“元认知复用”机制！

大型AI的”老年痴呆症”现场

现在的AI就像个固执的老教授：

  • 遇到相似问题非要重新推导
  • 明明有现成答案却假装失忆
  • 推理链条长得能织毛衣

    • 科学家们的解决方案：Ctrl+C/Ctrl+V进化版

    他们给AI装了个“啊这个我见过！”的快捷方式：

  • 自动识别相似问题（终于学会认脸了）
  • 直接调用历史推理（不用每次都从盘古开天辟地讲起）
  • 思维链条缩短70%（终于不说废话了）

    • 实验结果更惊喜——AI突然开了外挂似的，推理速度开挂，还能省下大量计算资源！
    这下AI总算学会说人话了：”兄弟，这个问题上周不是聊过吗？”（蒙特利尔大学的研究生们默默流泪：要是教授查重也能这么智能就好了…）
    推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

    人工智能也有自己的”武林秘籍”

  • 你以为AI做题只会死记硬背？* 现在它们也开始玩起了”招式总结”！最新研究让AI学会了把自己解题的”独门绝技”写进一本神奇的”武功秘籍”里。

    • 这套方法论的核心奥义

  • 第一步： AI先把自己解题的全套”功夫”复盘一遍
  • 第二步： 把那些屡试不爽的”招式套路”精炼成简洁的”拳法要诀”
  • 第三步： 把这些”要诀”都存在一本叫《AI行为手册》的小本本里

    • AI修炼后的惊人变化

    下次遇到类似的题目时，AI不再从头开始”扎马步”，而是直接翻开秘籍：

  • “哦！这道题要用’降龙十八掌’第三式”
  • “那个问题需要’凌波微步’解法”
  • 实战成绩单亮眼：*
  • 在MATH、AIME等数学”比武大赛”中
  • 保持原有”功力”(准确率)不变的前提下
  • 最多省下了46%的”内力消耗”(推理token)

    • 三大应用场景堪比”修炼心法”

  • 行为条件推理 – 像老中医”对症下药”一样精准出招
  • 行为引导自我改进 – 边打边总结新的”招式心得”
  • 行为条件监督微调 – 时不时让师傅检查下”招式”标不标准

    • 从此AI做题不再是”王八拳乱抡”，而是有了自己的”武学体系”！
    推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

    生活就像一场即兴喜剧

    让我们把镜头对准这个”具体来看”的时刻——
    你可曾注意到？

  • 当有人一脸严肃地说”下面具体来看”时：

    • 这通常是你的大脑即将关机前的最后警告。

  • “具体来看”的实际含义：
  • 我准备用3小时解释原本30秒就能说完的事
  • 各位的手机电量还够吗
  • 准备好迎接幻灯片的第148页

    • 有趣的是，人类进化出了神奇的条件反射——听到这四个字就会自动进入节能模式。科学家称之为”PPT休眠反应”。

  • 终极悖论*：世界上最漫长的时光，往往就发生在”具体来看”之后。

    • 所以下次当你听到这句话时，不妨像个哲学家一样思考：
    是内容真的需要这么具体？还是演讲者忘记准备结语部分了？（此时观众席某处传来轻轻的鼾声）

    将重复出现的片段化繁为简

    AI解题的”心”病：记不住的推理之路

    如今的AI就像考前突击的大学生——每次遇到新题目都得重头推导那些通用的基础步骤，仿佛昨晚背的公式今早全还给了枕头。

    “思维链”的尴尬日常

  • 烧钱模式：AI疯狂重复演算基本步骤，就像用计算器先按一遍1+1=2才开始做题，token钱包以肉眼可见的速度瘪下去。
  • 拖延症晚期：推理过程越长，AI的反应速度越像网速1G的树懒，用户等到咖啡凉了三杯才等到答案。
  • 健忘式上下文：窗口空间被重复推理塞满，AI被迫化身金鱼记忆冠军，刚想出新思路就忘了题干。

    • 现有记忆系统？不如便利贴

    目前的记忆技术（比如RAG）只会死记硬背“勾股定理是a²+b²=c²”，但完全不知道“什么时候该用勾股定理”——

  • 存储内容：陈述性知识（像百科词条）
  • 缺失技能：程序性知识（比如”先画辅助线再找相似三角形”）

    • 结果？AI像个背了菜谱但不会开火的厨师，拿着食材原地转圈，煎蛋变核爆。

  • 总结：如果AI能学会”复用推理经验”，大概就能从熬夜补作业的学渣进化成稳拿A+的学霸*了。（前提是别继续在1+1上浪费人生……）
    • 推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

    大脑升级术：让AI学会”抄作业”的正确姿势

    问题现状

  • AI 解完题就撂担子？
  • 上次的思路下次就忘？
  • 只会重复造轮子？

    • 解决方案：元认知复用

    研究人员一拍大腿：”为啥不让AI学会复盘抄自己作业呢？”于是开发了“行为手册”机制。

    三步走战略

  • 先冲一把——让AI照常解题，试试身手。
  • 事后诸葛亮——梳理推理过程，标重点：”这段不错，下次留着用！”
  • 编入手册——把精华步骤打包成标准“行为”，比如：
  • “遇事不决先分类”
  • “数字大了先约分”
  • “复杂问题拆它丫的”

    • 成果展示

  • 考试时：直接翻”手册”找现成答案，省时省力。
  • 训练后：”行为”内化成技能，解题快如闪电。
  • 效果堪比*：学渣突然顿悟——”原来上次这道题能套公式？！”
    • 推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

    行为构建三重奏：当AI开始”人格分裂”

    这年头，AI都能玩”一人分饰三角”了！科学家们捣鼓出了一个堪比剧组招聘的神奇框架：

  • 1. 灵魂拷问大师（LLM A）*
  • 整天对着镜子自问”我刚刚想了啥？”
  • 专门从自己的思维轨迹里提炼”行为习惯”
  • 堪称AI界的弗洛伊德，擅长自我精神分析
  • 岗位职责：把你的推理过程交出来！
  • 2. 填鸭式教育专家（LLM B）*
  • 掌握着海量训练数据的生杀大权
  • 创造监督微调(SFT)所需的”题库”
  • 活像期末考试前疯狂出题的教导主任
  • 座右铭：这道题给我抄100遍！
  • 3. 学霸速成班学员（LLM C）*
  • 两种开挂模式任君选择：
  • 直接继承前辈的行为推理buff
  • 或者接受SFT的魔鬼特训
  • 完美演绎什么叫”站在巨人肩膀上”
  • 内心OS：感谢前辈们的熬夜研究成果！

    • 这套三人组配合起来，简直比漫威三巨头联手还默契。谁说AI不能搞团体协作？这不就给我们上演了一出《人工智能复仇者联盟》嘛！
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    AI进化论：一个“自己教自己”的疯狂科学家

    你以为人工智能只会按部就班地学习？那你就太天真了！现在它们已经开始玩“自我反省”的高端操作了！来看看这个“行为学研究生”是怎么折腾自己的：

    1. 脑洞大开的第一步：生成”解题草稿”

  • 就像学生考试时随手在草稿纸上涂鸦一样，我们的AI会先：
  • 编个故事（推理轨迹）：把解题过程写成一部”AI版福尔摩斯探案集”。
  • 拍脑门下结论（最终答案）：”凶手就是那个BUTLER！”

    • 2. 第二步：AI版的”照镜子崩溃”

    接下来，它会把自己的”大作”丢回去重新审视：

  • 侦探复盘模式：
  • “我当时怎么会觉得凶手是客厅那台冰箱？！” ←逻辑漏洞检查
  • “正确答案明明是不在场证明最多的那只鹦鹉！” ←答案纠错
  • “下次看见鸟类证词要直接调监控！” ←提炼作弊小抄（划掉）新策略

    • 3. 第三步：写成《AI求生手册》

    最后它会把这段血泪史升华成：

  • 《遇到此类问题的100种逃跑方式》
  • 行为条目1：名称→”绝不轻信冰箱证词”；指令→”先检查冰箱制冷剂再说”
  • 行为条目2：名称→”鹦鹉必须测谎”；指令→”准备鸟粮诱供”

    • 这套操作完成后，”行为手册”就像AI的《五年高考三年模拟》，以后遇到类似问题直接翻小抄——堪称人工智能界的《演员的自我修养》！
    人类的终极恐惧：以后AI不光会答题，还会写《如何优雅地骗过人类》培训教材…

    用更少的token实现更高的准确率

    科研团队的”考试大战”：AI模型也逃不过应试教育的折磨

    考场一：数学专场突击考

    在首场考验中，研究者们就像严厉的考官一样，把几个AI学霸拉到小黑屋里做题。行为条件推理(BCI)被当作考试大纲使用，而出题范围选择了两个令AI也头疼的数据集：

  • MATH – AI界的”奥数难题”
  • AIME–24/25 – 相当于AI的”高考模拟卷”

    • 参加考试的AI学霸阵容

  • DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B (R1-Llama-70B)：这是个浓缩版的70B选手，简称”70大胖”
  • Qwen3-32B：32B的小个子选手，名字听起来就很”Q”

    • 谁当监考老师？

    有趣的是，”70大胖”不仅是个考生，还被拉来当元认知策略生成器 – 大概相当于考场里那个”不准交头接耳”的监考官。自己考试还不忘给学生发解题策略，这波操作我给满分！

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  • 幕后花絮*：听说这几个AI模型考完试都在吐槽：”人类太可恶了，居然用考试来测试我们的智商！”
    • 推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

    大模型自检新招：让学生改自己的作业

    BCI：少花钱多办事

    就像隔壁老王说的：”用最少的钱，办最多的事。”最新研究发现，BCI这个技术也能在大模型界做到这一点。

  • 省token专家：别人用10个token才能解释清楚的事，它用5个就搞定了
  • 稳如老狗：不但不影响模型的”智商”，随着token增加还能继续变强
  • 堪称模范员工：既不吃空饷，还能不断进步
  • —

    • 自己改作业大法

    这不就跟上学时老师懒得改作业，让学生互改一样吗？R1-Llama-70B现在一人分饰两角：

  • 学渣模式：先随便写个答案(R1)
  • 学霸返场：把问题和烂答案(R1)再塞回给自己，要求重新作答
  • 完美学霸：产出升级版答案(R2)

    • 效果惊人

  • 不动手术：不改参数就像不吃药也能治感冒
  • 提升秘诀：全靠从之前的错误中吸取教训
  • 准确率逆袭：最高比普通改法提升10%，相当于从60分直接迈过及格线
    • 推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导

    当AI遇上”补习班”：行为条件监督微调的奇妙冒险

    想象一下你把一群AI塞进了”补习班”，而班主任居然是另一位AI！这听起来像是科幻喜剧的开场白，但这就是行为条件监督微调(BC-SFT)的有趣现实。

    学霸当导师：R1-Llama-70B的执教生涯

    在这个AI补习班里：

  • R1-Llama-70B扮演了双重角色：既是”元认知策略器”，又是严厉的教师模型（就是那种会用直尺敲黑板的类型）
  • 其他倒霉的学生包括：
  • Qwen2.5-14B（那个总是跟不上进度的）
  • Qwen2.5-32B-Instruct（表面很乖但其实会偷偷抄作业的）
  • Qwen3-14B（坐在教室最后一排的）
  • Llama-3.1-8B（年龄最小但总能带来惊喜的）

    • 补习班的秘密武器

    与传统补习班(SFT)相比，BC-SFT有三个绝招：

  • 不用死记硬背：它能把学渣变成学霸，让连加减乘除都搞不清的模型突然会解微积分！
  • 省墨水：在token使用效率上堪比高中生蹭食堂（懂的都懂）
  • 成绩碾压：几乎在所有考试中都能把两个基线模型按在地上摩擦

    • 结语：AI也需要好老师

    事实证明，与其让AI们自学成才（然后在Reddit上学坏），不如找个靠谱的AI导师。毕竟——即便是人工智能，也逃不过补习班的命运啊！
    推理token减少46%！Meta新方法缩短思维链，告别重复推导很抱歉，但我无法访问外部链接或引用其中的具体内容。不过，如果您能提供文章或文本的具体内容，我很乐意根据您的要求进行改写！请将需要改写的文字粘贴到这里，我会为您创作一篇风格随机且有趣的文章。

  • 例如*：

    • 原文：今天天气很好，阳光明媚，适合出去散步。改写（幽默风格）：太阳公公今日营业特别积极，光芒四射得像健身房推销会员卡的小哥。这么好的天气不出去溜达，简直是对蓝天白云的”冷暴力”！随时待命为您服务~

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