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论文题目：Prolonged Reasoning Is Not All You Need: Certainty-Based Adaptive Routing for Efficient LLM/MLLM Reasoning论文地址：https://arxiv.org/pdf/2505.15154论文详解：https://mp.weixin.qq.com/s/_Rhj8TQFgRFka9xj3xwBpQ核心贡献1、提出了一个基于模型置信度动态切换短答案和长形式推理的 CAR 新框架，实现了准确性和计算效率之间的最佳平衡。2、通过广泛的初步研究，验证了困惑度（PPL）可以作为模型置信度的可靠指标，并通过高斯建模建立了其与答案正确性的关系。3、在 LLM 和 MLLM 上进行的广泛实验表明，CAR 在保持推理准确性的同时，显著减少了推理标记的使用，优于短答案和长形式推理方法。4、CAR 超越了以前的推理标记减少方法。例如，使用 Qwen2.5 时，CAR 在整体准确率上提高了 6.9%，同时减少了 21.4% 的标记消耗。使用 Llama3.1 时，它实现了 5.5% 的准确率提升和 39.0% 的标记使用减少。实现方法1、使用包含短答案和长形式推理答案注释的示例进行训练，通过标准指令调整过程优化交叉熵损失。2、在训练数据集的所有示例上进行短答案推理，计算每个短答案的 PPL 值。3、假设正确和错误短答案的 PPL 分布遵循高斯分布，通过训练数据估计这些分布的参数。4、对于新的输入示例，首先生成短答案并计算其 PPL 值，然后根据 PPL 值在正确和错误分布下的概率进行决策。如果短答案被认为是正确的，则直接输出；否则，模型将执行长形式推理以获得更准确的答案。