想象一下，你让ChatGPT解一道小学数学题，它却像写博士论文一样列了20步推导——这就是当前大模型的“土豪式烧脑”。最近arxiv的一篇来自港中文的高效reasoning的survey，非常不错，从新颖的解读来整理的，推荐推荐~
论文：Harnessing the Reasoning Economy A Survey of Efficient Reasoning for Large Language Models链接：https://arxiv.org/pdf/2503.24377仓库：https://github.com/DevoAllen/Awesome-Reasoning-Economy-Papers
论文提出推理经济概念，核心目标就一句话：用最少的计算量，干最多的聪明事。就像手机开省电模式，既要流畅刷视频，又不能狂掉电。
核心矛盾：能力越强，越“烧脑”？大模型有两种思维模式：
System 1（快思考）：直觉反应，秒回答案但容易翻车System 2（慢思考）：深度推理，准确但耗时长（比如GPT-4解数学题要生成几百字推导）矛盾在于：复杂任务需要System 2，但简单问题用System 2纯属“杀鸡用牛刀”。比如问“1+1=？”，模型可能先假设“用户是不是在考二进制”，然后列出一堆冗余步骤。
问题诊断：大模型的“无效内耗”从哪来？论文揪出三大“电老虎”：
① 过度谨慎（Overly Cautious）
模型像强迫症患者，明明已得出正确答案，还要反复检查：“2+3=5？等等，我再算一遍...再再算一遍...”
② 假思考（Fake Thinking）
表面在推理，实际在划水。比如生成一堆“首先，这个问题很重要；其次，我们需要仔细分析...”的废话文学。
③ 资源错配
“简单题狂刷存在感，难题反而草草了事”。好比考试时花半小时解选择题，最后大题只剩5分钟。
解决方案：给大模型装上“智能刹车”训练阶段的“瘦身术”
数据精选：只喂“高蛋白”推理数据（如1000条优质样本抵10万条废话）奖励机制改革：给简短有效答案发“奖金”，对冗长回答扣“绩效”知识蒸馏：把教授级大模型的能力“压缩”成学生版，推理速度翻倍推理时的“动态油门”
预算预测：先判断题目难度，再分配计算资源（类似导航预估油耗）早停机制：检测到答案稳定立刻收工（比如连续5个回答一致就停）搜索剪枝：像AlphaGo放弃烂棋一样，及时砍掉低质量推理路径未来展望：推理经济将如何改变AI应用？手机端AI助理：7B小模型也能玩转复杂推理，告别云端高延迟自动驾驶决策：紧急刹车用System 1闪电响应，路径规划用System 2深度计算多模态革命：看图说话时自动跳过无关细节，直接输出关键结论论文最后呼吁：让AI学会“该省省该花花”，才是可持续发展的王道。
