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原文
Redwood Research· Anders Cairns Woodruff·· 2026-06-11精选关注度71

Redwood Research 测量前沿模型的无线索思维链任务完成时长并估算增长趋势

Estimating No-CoT Task-Completion Time Horizons of Frontier AI Models

AI 导读

Redwood Research 联合多家机构发表论文,测量前沿模型在不输出任何思维链的情况下完成任务的能力上限,作为模型隐藏推理的下界估计。研究覆盖 2019 年 GPT-2 到 2026 年 GPT-5.5 共 14 个前沿模型和跨数学、编程、知识、Agent 工具使用及隐写、谋划类问题的 43 项基准,并用结构化约束阻止模型生成推理 token。难度用人均解题时间和 o3-mini 所需最少推理 token 两种方式度量,再用逻辑斯蒂曲线拟合求出 50% 解决率对应的时长。

推荐理由

该工作给出无思维链条件下模型隐性推理能力的量化下界及其翻倍周期,可作为评估思维链监控长期有效性的参考基线。

阅读原文blog.redwoodresearch.org