Draft-Thinking：长链推理模型高效推理框架
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Draft-Thinking：长链推理模型高效推理框架
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AI 综述
Jie Cao 等作者在 arXiv 提交预印本，提出名为 Draft-Thinking 的轻量适配框架，用于让长链思维（long CoT）推理大模型学会紧凑、自包含的草稿式推理推导。据论文摘要，该方法采用渐进式草稿适配：先通过监督微调（SFT）迁移简洁推理形式先验，再用两阶段强化学习（RL）按目标模型校准推理粒度。 该框架旨在使模型的草稿推导能直接支撑最终答案，从而提高长链推理的效率。目前公开信息仅为论文预印本，未披露实验范围与效果数据。
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最新进展10月15日 12:00
Draft-Thinking：让长链推理 LLM 学会高效推理报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.CLDraft-Thinking：让长链推理 LLM 学会高效推理
Draft-Thinking 通过渐进式草稿适配（先 SFT 迁移简洁推理形式先验，再用两阶段 RL 按目标模型校准推理粒度），为长 CoT 大推理模型学习紧凑的自包含草稿推导。
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