大推理模型提前停止方法综述与实证审计
原文标题：Early Stopping in Large Reasoning Models: A Survey and Empirical Audit of Efficiency and Reliability
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论文系统评估五种推理模型在数学、科学、代码与事实性任务上的提前停止方法，提出目标整合 Token 效率（TITE）指标衡量相对最优的效率。实验发现后段位置正确率下降超出解码噪声模型预测，且部分提前停止输出存在强制终止后继续推理与论证质量偏弱的问题。
- 问题
- 推理模型生成长思维链有冗余，提前停止方法缺少统一评估。
- 方法
- 用共享回放协议横评五种推理模型的提前停止方法，提出 TITE 指标并审计可靠性。
- 结果
- 发现后段位置正确率下降超出解码噪声模型预测，部分输出强制终止后仍在推理。
- 影响
- 想给推理模型省 token 的工程师可据此判断哪些提前停止方法真可靠，避免只看准确率踩坑。
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