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<p>论文介绍了一种名为 <strong>OThink-R1</strong> 的新型大型推理模型，该模型旨在通过模仿人类的 <strong>“快思”和“慢思”模式</strong> 来提高效率。传统的大型推理模型在解决简单任务时往往会进行不必要的冗余推理，从而产生高昂的计算成本。OThink-R1 通过 <strong>识别并修剪这些冗余的推理轨迹</strong>，同时 <strong>保留核心的必要推理步骤</strong>，从而解决了这一问题。该模型能够 <strong>根据任务复杂性</strong> 动态地在这两种思维模式之间切换，在保持甚至提升准确性的同时，显著减少了生成的 tokens 数量。研究结果表明，这种方法在数学和问答任务中都能有效降低推理冗余，为开发更高效的人工智能系统提供了实际指导。</p><p>Source: <https://arxiv.org/abs/2506.02397></p>