本文共同第一作者为张均瑜与董润沛，分别为伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学研究生与博士生；该研究工作在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校张欢 教授与 Saurabh Gupta 教授，加州大学伯克利分校 Jitendra Malik 教授的指导下完成。 「The most effortful forms of slow thinking are those that require you to think fast.」 ——Daniel Kahneman，Thinking，Fast and Slow(2011) 在思维节奏这件事上，人类早已形成一种独特而复杂的模式。 他们提出了一种新的测试时推理调控框架—— AlphaOne ，主张让模型反其道而行：先慢速思考，再快速推理。 令人意外的是，这一策略不依赖任何额外训练，仅需在测试阶段引入一个全局推理调控超参数 α ，即可显著提升模型的推理准确率，同时让生成过程更加 高效紧凑。或许，是时候重新思考： AI 真的需要「像人类」那样思考吗？ 看似聪明的推理，其实是不懂停下来的错觉 近年的大型推理模型（LRMs），如 OpenAI o1 和 DeepSeek-R1，在复 ...