近来的一个业内共识是，推理模型比非推理模型在复杂问题上表现更好。但一个重要的发现是：更长的思维链并不一定带来更高质量的输出，反而会产生显著的算力开销，也就是所谓的“过度思考”问题。 所以来读一篇综述：《Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for LLMs》，本文的重点就是如何 高效推理：如何在保持推理能力的同时，尽量压缩推理链，让模型既能想清楚，又不浪费资源。 论文把现有方法分成三个角度来总结： 1️⃣模型训练层面：直接训练或压缩出更简洁的推理模型； 2️⃣推理结果层面：在推理过程中动态裁剪冗余步骤； 3️⃣输入 prompt 层面：通过难度控制或输入设计，让模型少想但想对。 总的来说，它给我们一个清晰的研究地图，可以从哪些角度入手来压缩推理链，从而在医疗诊断、自动驾驶、金融交易等场景里更快、更省、更可靠。