思绪四散：关于o1类LLMs的欠思考现象论文 – 揭示LLMs推理缺陷并提出改进策略
该项目研究揭示了o1类大型语言模型（LLMs）在复杂推理任务中存在的‘欠思考’现象，即模型倾向于频繁切换不同推理思路而未能深入探索有前景的路径。研究通过三个挑战性测试集（MATH500、GPQA Diamond和AIME）和两个代表性开源o1类模型（QwQ-32B-Preview和DeepSeek-R1-671B）的实验，系统分析了这一问题。研究发现错误回答比正确回答使用更多令牌且思路切换频率更高，超过70%的错误回答包含至少一个正确思路。为量化欠思考，研究引入了ξ_UT指标，并提出‘思路切换惩罚（TIP）’解码策略，通过阻止过早的思路转换来提升模型在挑战性数据集上的准确率。实验结果显示TIP策略显著提高了模型性能，且无需微调模型。
