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长短解对比剪枝提升推理模型思维链压缩

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AI 综述

研究者提出 Contrastive Set-Difference（CSD）剪枝方法：对比同一问题长、短正确解上的神经元激活，识别并优先剪除冗余推理神经元，同时把偏好数据扩展到剪枝模型恒对或恒错的问题。对 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 剪枝 20% 后，该方法在四个数学基准上比 RAC 剪枝加同等压缩少用 8–22% 思考 token，准确率差距在 0.5 分以内。

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最新进展10月27日 12:00

长短期对比剪枝提升剪枝推理模型的思维链可压缩性

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10月27日

12:00
arXiv cs.CL
长短期对比剪枝提升剪枝推理模型的思维链可压缩性
研究者提出 Contrastive Set-Difference（CSD）方法，通过对比同一问题长、短正确解上的神经元激活，识别并优先剪除冗余推理神经元，同时把偏好数据扩展到剪枝模型恒对或恒错的问题。对 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 剪枝 20% 后，该方法在四个数学基准上比 RAC 剪枝加同等压缩少用 8–22% 思考 token，准确率差距在 0.5 分以内。

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