近日，伊利諾伊大學(xué)香檳分校和加州大學(xué)伯克利分校的研究團(tuán)隊(duì)在arXiv預(yù)印本平臺發(fā)表了一篇題為《ALPHAONE: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time》的研究論文。該論文由Junyu Zhang和Runpei Dong共同為第一作者，通訊作者包括Junyu Zhang、Runpei Dong和Huan Zhang，發(fā)表于2025年5月30日，文獻(xiàn)編號arXiv:2505.24863v1。

你是否曾遇到過這樣的情況：當(dāng)你面對一個復(fù)雜問題時，有時需要慢慢思考，一步步推理；而對于簡單問題，則可以快速得出答案？人類的思維就是這樣靈活切換"快思考"和"慢思考"模式的。而今天介紹的這項(xiàng)研究，正是讓人工智能也能像人類一樣，在思考時靈活地轉(zhuǎn)換節(jié)奏。

大型推理模型（Large Reasoning Models，簡稱LRMs）如OpenAI的o1和DeepSeek的R1，已經(jīng)展現(xiàn)出接近人類系統(tǒng)-2推理（即慢思考）的能力。這些模型在訓(xùn)練過程中通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)掌握了如何在測試時自動放慢推理速度，以解決需要高階認(rèn)知處理的復(fù)雜推理問題。但是，現(xiàn)有的LRMs在自動調(diào)節(jié)思考速度方面并不總是可靠的 - 它們往往會陷入"過度思考"或"思考不足"的困境，難以像人類那樣靈活地在系統(tǒng)-1（快思考）和系統(tǒng)-2（慢思考）之間進(jìn)行切換。

為解決這一問題，伊利諾伊大學(xué)香檳分校和加州大學(xué)伯克利分校的研究團(tuán)隊(duì)提出了一種名為ALPHAONE（簡稱α1）的通用框架，可以在測試時靈活調(diào)節(jié)大型推理模型的推理進(jìn)度。α1的核心創(chuàng)新在于引入了"α時刻"概念，并設(shè)計(jì)了一種從慢到快的推理調(diào)度策略，讓模型能夠在適當(dāng)?shù)臅r候放慢思考，又在合適的時機(jī)加速得出結(jié)論。

讓我們深入了解這個讓AI思考更加靈活高效的創(chuàng)新框架。

一、人類思考的啟發(fā)：快思考與慢思考的靈活轉(zhuǎn)換

在諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎得主丹尼爾·卡尼曼的《思考，快與慢》一書中，他指出人類擁有兩種思考系統(tǒng)：系統(tǒng)1（快思考）和系統(tǒng)2（慢思考）。系統(tǒng)1運(yùn)作迅速、自動、不費(fèi)力、無意識；而系統(tǒng)2則需要注意力、消耗資源、運(yùn)行緩慢。當(dāng)我們遇到困難問題時，人類通常會先快速思考，然后在遇到困難時才激活慢思考模式，通過有意識地控制系統(tǒng)1到系統(tǒng)2的轉(zhuǎn)換，最終達(dá)到既全面又高效的推理。

大型推理模型也試圖模擬這種思考方式。這些模型通過使用類似"wait"（等等）、"hmm"（嗯）或"alternatively"（另一方面）等轉(zhuǎn)換標(biāo)記來標(biāo)識何時應(yīng)該放慢思考速度，對之前的推理鏈進(jìn)行自反思和修正。一旦生成這些標(biāo)記，模型就會放慢推理速度，進(jìn)入"慢思考"模式；而沒有這些標(biāo)記的部分，則被視為"快思考"。

然而，現(xiàn)有研究表明，LRMs很難找到像人類那樣最佳的系統(tǒng)1到系統(tǒng)2的轉(zhuǎn)換時機(jī)，導(dǎo)致推理性能不理想。既有的改進(jìn)方法主要分為兩類：一是平行擴(kuò)展（在多次采樣中選擇最佳答案）；二是順序擴(kuò)展（通過提前停止推理或促進(jìn)更多推理來解決思考不足/過度問題）。但這些方法通常只是簡單地增加或減少慢思考，而不是在最優(yōu)時刻靈活轉(zhuǎn)換思考模式。

這就是ALPHAONE（α1）要解決的核心問題：如何設(shè)計(jì)一種通用框架，在測試時靈活調(diào)度推理進(jìn)度，實(shí)現(xiàn)更好的慢思考轉(zhuǎn)換策略？

二、α1的核心機(jī)制：α時刻與慢快思考的靈活調(diào)度

ALPHAONE（α1）的核心思想是在測試時引入一種通用的推理進(jìn)度調(diào)節(jié)機(jī)制。它首先引入了"α時刻"的概念，這是一個由參數(shù)α控制的思考階段標(biāo)志點(diǎn)。在這個α時刻之前，模型會按照特定策略進(jìn)行慢思考；而在α時刻之后，則會切換到快思考模式，高效地生成答案。

讓我們用一個比喻來理解：想象推理過程是一段旅程，從起點(diǎn)（開始思考）到終點(diǎn)（得出答案）。在這個旅程中，有些路段需要我們放慢速度仔細(xì)觀察（慢思考），有些路段則可以加速前進(jìn)（快思考）。α1就像一個智能導(dǎo)航系統(tǒng)，它會告訴模型在旅程的哪個階段應(yīng)該放慢速度，哪個階段可以加速。

### α時刻：通用思考階段標(biāo)志點(diǎn)

α時刻是α1框架的核心概念，它代表了思考階段被縮放了α倍的時刻。具體來說，給定一個LRM在正常情況下生成的平均思考階段標(biāo)記長度Nthink，α1將思考階段標(biāo)記長度縮放到αN，其中α是一個可調(diào)節(jié)的參數(shù)。當(dāng)生成的標(biāo)記長度達(dá)到αN時，就被稱為"α時刻"。

α時刻的作用不是作為新的思考階段轉(zhuǎn)換點(diǎn)，而是作為調(diào)度慢思考和快思考的標(biāo)志點(diǎn)。在α時刻之前，α1會通過特定策略調(diào)度慢思考；在α時刻之后，α1會引導(dǎo)模型轉(zhuǎn)向快思考。

### α時刻前的慢思考調(diào)度

在α時刻之前，α1通過一種隨機(jī)過程來激活慢思考。具體來說，它會在結(jié)構(gòu)性分隔符"\n\n"后面，按照伯努利隨機(jī)過程Bernoulli(pwait)添加推理轉(zhuǎn)換標(biāo)記"wait"。pwait的值由用戶指定的調(diào)度函數(shù)S(t)決定，其中t是α時刻前的時間戳。

這個調(diào)度函數(shù)可以是任意函數(shù)，例如線性衰減、線性增加或常數(shù)函數(shù)等。通過不同的調(diào)度函數(shù)，用戶可以控制模型在α時刻前如何分配慢思考和快思考。研究發(fā)現(xiàn)，"先慢后快"的線性衰減策略效果最好，即在思考初期大量使用慢思考，然后逐漸減少，最終過渡到快思考。

為什么選擇在"\n\n"后添加"wait"標(biāo)記？研究表明，這兩者在LRM的推理過程中經(jīng)常共同出現(xiàn)，"\n\n"通常標(biāo)志著一個思考片段的結(jié)束，而"wait"則表示需要進(jìn)入慢思考模式進(jìn)行反思。

### α時刻后的快思考促進(jìn)

當(dāng)達(dá)到α時刻后，α1會采取確定性的措施來終止慢思考，促進(jìn)快思考。具體來說，它會將任何生成的慢思考轉(zhuǎn)換標(biāo)記"wait"替換為思考結(jié)束標(biāo)記""，明確標(biāo)記思考階段的結(jié)束，強(qiáng)制模型進(jìn)入快速回答階段。

這種機(jī)制很重要，因?yàn)檠芯堪l(fā)現(xiàn)，即使在α時刻后，模型仍然會因?yàn)橹奥伎嫉膽T性而難以自然過渡到快思考。通過替換轉(zhuǎn)換標(biāo)記，α1有效地克服了這種"慢思考慣性"，確保模型能夠順利完成推理并高效地生成答案。

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果：α1在推理任務(wù)中的優(yōu)越表現(xiàn)

研究團(tuán)隊(duì)在三種不同規(guī)模的LRM上對α1進(jìn)行了廣泛測試，這些模型包括DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和Qwen QwQ-32B。測試跨越了六個推理基準(zhǔn)，覆蓋數(shù)學(xué)、編程和科學(xué)領(lǐng)域的復(fù)雜問題。

### 與基線方法的系統(tǒng)比較

研究團(tuán)隊(duì)將α1與原始LRM（Base）和兩種無需訓(xùn)練的測試時擴(kuò)展基線進(jìn)行了比較：

1. s1：一種通過在推理階段末尾添加約兩個"wait"標(biāo)記來延長慢思考的方法，代表單調(diào)增加慢思考的策略。

2. Chain of Draft（CoD）：一種通過限制每個慢思考步驟不超過5個詞來減少過度思考的方法，代表單調(diào)減少慢思考的策略。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果令人驚喜。在所有模型和基準(zhǔn)測試中，α1始終取得了高于所有基線方法的問題解決準(zhǔn)確率。與基礎(chǔ)模型相比，α1平均提升了問題解決準(zhǔn)確率，同時減少了生成的標(biāo)記數(shù)量，證明了其有效性和效率。

具體來說，與基礎(chǔ)模型相比，α1在1.5B模型上平均提升了6.15%的準(zhǔn)確率，同時減少了近14%的標(biāo)記長度。與基線測試時擴(kuò)展方法相比，α1的平均準(zhǔn)確率提升比CoD高3.12%，比s1高4.62%。

更令人驚訝的是，雖然α1通過密集調(diào)度推理而不限制減少思考預(yù)算（相反，它使用α > 1增加思考預(yù)算），但α1生成的平均思考階段標(biāo)記長度僅比單調(diào)減少基線CoD高約4.4%，比單調(diào)增加基線s1高效約21.0%。這表明α1實(shí)現(xiàn)了更加高效的推理。

### α1的關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)

通過大量實(shí)驗(yàn)，研究團(tuán)隊(duì)總結(jié)了幾個關(guān)于LRM推理的重要發(fā)現(xiàn)：

1. **先慢后快的思考策略對LRM最有效**：研究發(fā)現(xiàn)，先進(jìn)行慢思考，然后轉(zhuǎn)向快思考，能夠帶來更好的LRM推理能力。這與人類常見的先快后慢思考模式不同，強(qiáng)調(diào)了為LRM設(shè)計(jì)專門的測試時擴(kuò)展策略的必要性。

2. **慢思考可以帶來高效的測試時擴(kuò)展**：雖然慢思考會放慢推理過程，但α1生成的整體標(biāo)記長度顯著減少，表明慢思考帶來的信息量更大，能夠產(chǎn)生更有效的推理過程。

3. **高頻率的慢思考轉(zhuǎn)換是有益的**：研究發(fā)現(xiàn)，α1添加"wait"標(biāo)記的頻率顯著高于s1（超過2倍），卻能取得更好的結(jié)果，說明高頻率的慢思考轉(zhuǎn)換有助于提高推理質(zhì)量。

四、α1的可擴(kuò)展性和靈活性分析

α1的一個重要特點(diǎn)是其高度可擴(kuò)展性和靈活性，允許用戶根據(jù)具體需求調(diào)整推理過程。

### 思考調(diào)度策略的選擇

研究團(tuán)隊(duì)測試了四種不同的思考調(diào)度策略：常數(shù)、線性增加、指數(shù)衰減和線性衰減。結(jié)果表明，線性衰減（即先慢后快）策略始終表現(xiàn)最佳，這與人類思考模式有所不同，但對LRM最為有效。

線性衰減策略之所以有效，可能是因?yàn)樗试S模型在推理初期投入足夠的認(rèn)知資源進(jìn)行全面分析，然后在獲取足夠信息后加速得出結(jié)論，避免過度思考。

### α參數(shù)的縮放特性

通過調(diào)整α值，用戶可以靈活控制思考階段的預(yù)算。研究發(fā)現(xiàn)，隨著α的增加，平均思考階段標(biāo)記長度相應(yīng)增加，但推理準(zhǔn)確率并非單調(diào)增加。這表明存在一個最優(yōu)α值，能夠在思考深度和效率之間取得良好平衡。

這種縮放特性使α1能夠適應(yīng)不同復(fù)雜度的問題：對于簡單問題，可以使用較小的α值減少不必要的思考；對于復(fù)雜問題，則可以增加α值，允許更多的慢思考。

### 推理效率-性能評估

為了定量評估不同方法在推理效率和準(zhǔn)確率之間的權(quán)衡，研究團(tuán)隊(duì)引入了推理效率-性能（REP）指標(biāo)。該指標(biāo)考慮了方法相對于基礎(chǔ)模型的準(zhǔn)確率提升以及標(biāo)準(zhǔn)化的思考階段標(biāo)記長度。

REP評估結(jié)果表明，α1在大多數(shù)基準(zhǔn)測試中實(shí)現(xiàn)了更高的REP值，表明它在推理性能和效率之間取得了更有利的平衡。這一結(jié)果突顯了α1在實(shí)際應(yīng)用中的優(yōu)勢，尤其是在計(jì)算資源有限的場景下。

五、深入理解α1的工作機(jī)制

為了更好地理解α1的工作機(jī)制，我們可以把整個推理過程想象成一次有節(jié)奏的鋼琴演奏：有時需要緩慢彈奏以表達(dá)復(fù)雜情感（慢思考），有時需要快速彈奏以推動旋律前進(jìn)（快思考）。

### 慢思考轉(zhuǎn)換頻率的影響

研究團(tuán)隊(duì)通過使用常數(shù)調(diào)度函數(shù)并調(diào)整pconstant值，研究了慢思考轉(zhuǎn)換頻率對性能的影響。結(jié)果表明，極低或極高的轉(zhuǎn)換頻率都會導(dǎo)致不盡理想的結(jié)果。這就像演奏鋼琴時，過于頻繁或過于稀少的節(jié)奏變化都會影響整體表現(xiàn)。

然而，在較大范圍的pconstant值內(nèi)，推理性能都相當(dāng)不錯，表明增加慢思考通常會帶來改進(jìn)的推理能力。這一發(fā)現(xiàn)為實(shí)際應(yīng)用提供了靈活性，允許用戶在一定范圍內(nèi)調(diào)整慢思考頻率而不會顯著影響性能。

### α時刻后調(diào)節(jié)的必要性

研究團(tuán)隊(duì)還進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了α時刻后調(diào)節(jié)（即將"wait"替換為""）的必要性。結(jié)果表明，如果沒有這種后期調(diào)節(jié)，α1的性能顯著下降。

這是因?yàn)樵?alpha;時刻前增加慢思考會帶來"慢思考慣性"，使模型難以自然過渡到快思考。通過明確終止慢思考，α1成功引導(dǎo)模型完成推理并高效生成答案，驗(yàn)證了結(jié)合慢思考和快思考的必要性。

六、與現(xiàn)有方法的比較與優(yōu)勢

α1與現(xiàn)有的測試時擴(kuò)展方法相比有幾個關(guān)鍵優(yōu)勢：

1. **統(tǒng)一視角**：α1提供了一個統(tǒng)一的框架來看待測試時擴(kuò)展，將思考階段預(yù)算和慢思考調(diào)度作為兩個需要共同考慮的關(guān)鍵組件。

2. **靈活調(diào)度**：α1支持從稀疏到密集的各種推理調(diào)節(jié)策略，既可以像s1一樣增加慢思考，也可以像CoD一樣減少過度思考，還可以實(shí)現(xiàn)更復(fù)雜的調(diào)度策略。

3. **可控性**：通過α參數(shù)和調(diào)度函數(shù)S(t)，用戶可以精確控制推理過程，適應(yīng)不同復(fù)雜度的問題和不同的計(jì)算資源約束。

4. **效率**：盡管α1通常會增加思考預(yù)算（α > 1），但由于其高效的調(diào)度策略，最終生成的標(biāo)記長度通常比單調(diào)增加慢思考的方法（如s1）短得多，甚至接近單調(diào)減少慢思考的方法（如CoD）。

這些優(yōu)勢使α1成為一個強(qiáng)大而靈活的框架，能夠在保持高推理準(zhǔn)確率的同時，提供出色的計(jì)算效率。

七、未來研究方向與潛在應(yīng)用

雖然α1已經(jīng)展示了出色的性能，但研究團(tuán)隊(duì)指出了幾個值得進(jìn)一步探索的方向：

1. **更復(fù)雜的慢思考調(diào)度策略**：當(dāng)前研究主要關(guān)注簡單的調(diào)度策略（如線性衰減），未來可以探索更復(fù)雜的調(diào)度策略，可能更好地模擬人類的推理模式。

2. **與轉(zhuǎn)換標(biāo)記無關(guān)的調(diào)節(jié)**：當(dāng)前α1依賴于特定的轉(zhuǎn)換標(biāo)記（如"wait"），未來可以探索不依賴特定標(biāo)記的調(diào)節(jié)機(jī)制，提高框架的通用性。

3. **多模態(tài)推理的擴(kuò)展**：隨著多模態(tài)大語言模型的發(fā)展，將α1擴(kuò)展到處理圖像、音頻等多模態(tài)推理任務(wù)是一個有前景的方向。

α1的潛在應(yīng)用非常廣泛，從提高大型語言模型的推理能力，到在資源受限環(huán)境中優(yōu)化計(jì)算效率，再到幫助研究人員更好地理解LRM的推理過程，都有重要價值。

八、總結(jié)與思考

ALPHAONE（α1）為在測試時調(diào)節(jié)大型推理模型的推理過程提供了一個統(tǒng)一、靈活的框架。通過引入α時刻概念，并設(shè)計(jì)從慢到快的推理調(diào)度策略，α1成功地提高了模型的推理能力和效率。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與現(xiàn)有方法相比，α1能夠一致地取得更高的問題解決準(zhǔn)確率，同時保持較高的計(jì)算效率。特別值得注意的是，α1發(fā)現(xiàn)的"先慢后快"思考策略與人類常見的"先快后慢"思考模式不同，這提醒我們，為AI設(shè)計(jì)的思考策略可能需要與人類思考模式有所區(qū)別。

α1框架的提出不僅為提高大型推理模型的性能提供了實(shí)用工具，也為我們理解AI推理過程提供了新的視角。隨著大型語言模型在各個領(lǐng)域的應(yīng)用不斷擴(kuò)展，像α1這樣能夠靈活調(diào)節(jié)推理過程的框架將變得越來越重要。

正如卡尼曼在《思考，快與慢》中所說："最費(fèi)力的慢思考形式是那些要求你快速思考的形式。"α1正是通過巧妙地結(jié)合慢思考和快思考，讓大型推理模型實(shí)現(xiàn)了更加靈活、高效的推理能力。

對于有興趣深入了解這項(xiàng)研究的讀者，可以通過訪問項(xiàng)目頁面https://alphaone-project.github.io/獲取更多信息，或直接查閱原論文。