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【央视新闻客户端】
时令 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型老走重复步骤，导致思维链越来越长怎么办？ Meta、Mila-Quebec AI Institute、蒙特利尔大学和普林斯顿大学联合提出元认知复用（Metacognitive Reuse） 机制。 简单来说，就是让模型自己回顾、总结解题思路，将常用的推理套路提炼成更为简洁的“行为”，并将其存储于 “行为手册（Behavior Handbook）” 中。 当再遇到类似问题时，模型便可直接从手册中调用相应的行为，无需重新推导。 实验结果显示，该机制通过行为条件推理、行为引导自我改进、行为条件监督微调三种应用场景，在MATH、AIME等数学基准测试中实现了显著优化，在保持准确率不变的前提下，最多可减少46%的推理token使用量。 下面具体来看。 将重复出现的片段化繁为简 如今，大型语言模型在解决数学、编程等复杂任务时，广泛采用思维链进行推理，所以每次遇到新问题时，都需要重复推导通用子步骤。 这不仅会导致token用量膨胀、推理延迟增加，还会占用上下文窗口空间，降低模型探索新路径的能力。 与此同时，现有LLM的记忆系统（如RAG）仅存储 “是什么” 的陈述性知识，缺乏 “如何思考” 的程序性知识复用机制，无法解决重复推理的低效问题。 针对上述问题，研究团队提出了元认知复用（Metacognitive Reuse） 机制。 让模型面对问题时，先尝试解决它，随后回顾整个推理过程，从中识别出可复用的推理步骤，最终将其转化为一组标准化“行为”——带有规范名称的简短可执行指令。 这些“行为”会被收录进一本可检索的“行为手册”，既能在测试阶段通过上下文提示直接调用，也可通过监督微调内化为模型的固有能力。 首先，研究人员描绘了“行为”构建的整个流程，该框架让模型在推理过程中扮演3种不同的角色。 元认知策略器（LLM A）：负责从自身的推理轨迹中提取行为； 教师（LLM B）：负责生成监督微调（SFT）训练的数据； 学生（LLM C）：其推理过程可通过行为加以辅助，包括行为条件推理或行为条件SFT。 为了提取“行为”，元认知策略器首先会针对给定问题生成一个解决方案，包含推理轨迹+最终答案。 然后，将该问题–解答对再次输入元认知策略器，用以生成反思，主要是评估推理是否逻辑严密、答案是否正确，以及是否能提炼出新的可复用行为以简化未来的解题过程。 最后，通过另一次查询，元认知策略器将问题、解答和反思转化为一组“行为条目（包含名称和指令）”，并将添加到“行为手册”中。 用更少的token实现更高的准确率 研究团队在三种不同场景下测试了该模型的推理性能。 行为条件推理（BCI） 在首个场景中，BCI被用于MATH和AIME–24/25两个数据集，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B （R1-Llama-70B）和Qwen3-32B被用作候选学生模型。R1-Llama-70B被用作元认知策略生成器。 由上图可以看出，BCI可以在使用更少token的情况下，就能达到与基线相当或更优的性能。 此外，随着token的增加，该 *** 性能仍在提升，表明其不会对模型原有能力产生不良影响。 行为引导的自我改进 在此实验中，R1-Llama-70B同时担任元认知策略器和学生两个角色，具体做法是直接让模型对自身的推理轨迹进行批判并修正，以实现自我改进。 这个 *** 就像让大模型自己“改作业”。给模型一个问题Q，它先写出一条初步推理轨迹R1。然后，把问题Q和R1 一起交回给模型，让它检查并改进，生成新的推理轨迹R2，以修正错误或补充遗漏的步骤。 从下图可以看出，即使不更新参数，模型也能借助从过往解题过程中提取的行为模式，优化后续推理效果。相比朴素的“批判-修正”基线 *** ，该策略可将准确率最多提升10%。 行为条件监督微调（BC-SFT） BC-SFT旨在将高质量的行为直接融入模型参数中，其中R1-Llama-70B同时担任元认知策略器和教师模型，Qwen2.5-14B、Qwen2.5-32B-Instruct、Qwen3-14B和Llama-3.1-8B被用作需要微调的学生模型。 与常规SFT相比，新 *** 可以更有效地将不具备推理能力的模型转化为具备推理能力的模型。 值得一提的是，BC-SFT不仅在token上使用更高效，而且几乎在所有情况下，其准确率都高于两个基线模型。 参考链接： [1]https：//x.com/connordavis_ai/status/1971937767975498160 [2]https：//arxiv.org/abs/2509.13237
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