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Slim 7x (2026) 具有令人印象深刻的性能改进，但其目标用户 - 现代专业人士 - 保持不变。
Adaptive Thinking: Large Language Models Know When to Think in Latent Space
大型语言模型 (LLM) 测试时计算的最新进展引入了在生成答案之前执行中间思想链 (CoT) 推理（思考）的功能。虽然增加思维预算可以在推理时实现平稳的性能改进，但对于实现计算最优推理，LLM 能力、查询复杂性和最佳预算分配之间的关系仍然知之甚少。为了应对这一挑战，我们利用自我一致性，即多个推理路径之间的一致性，作为思考必要性的代理。我们首先确定...
