摘要：近日，伊利诺伊大学香槟分校和加州大学伯克利分校的研究团队在arXiv预印本平台发表了一篇题为《ALPHAONE: Reasoning Models Thinking Slow and Fast at Test Time》的研究论文。该论文由Junyu Zhan

你是否曾遇到过这样的情况：当你面对一个复杂问题时，有时需要慢慢思考，一步步推理；而对于简单问题，则可以快速得出答案？人类的思维就是这样灵活切换"快思考"和"慢思考"模式的。而今天介绍的这项研究，正是让人工智能也能像人类一样，在思考时灵活地转换节奏。

大型推理模型（Large Reasoning Models，简称LRMs）如OpenAI的o1和DeepSeek的R1，已经展现出接近人类系统-2推理（即慢思考）的能力。这些模型在训练过程中通过强化学习掌握了如何在测试时自动放慢推理速度，以解决需要高阶认知处理的复杂推理问题。但是，现有的LRMs在自动调节思考速度方面并不总是可靠的 - 它们往往会陷入"过度思考"或"思考不足"的困境，难以像人类那样灵活地在系统-1（快思考）和系统-2（慢思考）之间进行切换。

为解决这一问题，伊利诺伊大学香槟分校和加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种名为ALPHAONE（简称α1）的通用框架，可以在测试时灵活调节大型推理模型的推理进度。α1的核心创新在于引入了"α时刻"概念，并设计了一种从慢到快的推理调度策略，让模型能够在适当的时候放慢思考，又在合适的时机加速得出结论。

让我们深入了解这个让AI思考更加灵活高效的创新框架。

一、人类思考的启发：快思考与慢思考的灵活转换

在诺贝尔经济学奖得主丹尼尔·卡尼曼的《思考，快与慢》一书中，他指出人类拥有两种思考系统：系统1（快思考）和系统2（慢思考）。系统1运作迅速、自动、不费力、无意识；而系统2则需要注意力、消耗资源、运行缓慢。当我们遇到困难问题时，人类通常会先快速思考，然后在遇到困难时才激活慢思考模式，通过有意识地控制系统1到系统2的转换，最终达到既全面又高效的推理。

大型推理模型也试图模拟这种思考方式。这些模型通过使用类似"wait"（等等）、"hmm"（嗯）或"alternatively"（另一方面）等转换标记来标识何时应该放慢思考速度，对之前的推理链进行自反思和修正。一旦生成这些标记，模型就会放慢推理速度，进入"慢思考"模式；而没有这些标记的部分，则被视为"快思考"。

然而，现有研究表明，LRMs很难找到像人类那样最佳的系统1到系统2的转换时机，导致推理性能不理想。既有的改进方法主要分为两类：一是平行扩展（在多次采样中选择最佳答案）；二是顺序扩展（通过提前停止推理或促进更多推理来解决思考不足/过度问题）。但这些方法通常只是简单地增加或减少慢思考，而不是在最优时刻灵活转换思考模式。

这就是ALPHAONE（α1）要解决的核心问题：如何设计一种通用框架，在测试时灵活调度推理进度，实现更好的慢思考转换策略？

二、α1的核心机制：α时刻与慢快思考的灵活调度

ALPHAONE（α1）的核心思想是在测试时引入一种通用的推理进度调节机制。它首先引入了"α时刻"的概念，这是一个由参数α控制的思考阶段标志点。在这个α时刻之前，模型会按照特定策略进行慢思考；而在α时刻之后，则会切换到快思考模式，高效地生成答案。

让我们用一个比喻来理解：想象推理过程是一段旅程，从起点（开始思考）到终点（得出答案）。在这个旅程中，有些路段需要我们放慢速度仔细观察（慢思考），有些路段则可以加速前进（快思考）。α1就像一个智能导航系统，它会告诉模型在旅程的哪个阶段应该放慢速度，哪个阶段可以加速。

### α时刻：通用思考阶段标志点

α时刻是α1框架的核心概念，它代表了思考阶段被缩放了α倍的时刻。具体来说，给定一个LRM在正常情况下生成的平均思考阶段标记长度Nthink，α1将思考阶段标记长度缩放到αN，其中α是一个可调节的参数。当生成的标记长度达到αN时，就被称为"α时刻"。

α时刻的作用不是作为新的思考阶段转换点，而是作为调度慢思考和快思考的标志点。在α时刻之前，α1会通过特定策略调度慢思考；在α时刻之后，α1会引导模型转向快思考。

### α时刻前的慢思考调度

在α时刻之前，α1通过一种随机过程来激活慢思考。具体来说，它会在结构性分隔符"\n\n"后面，按照伯努利随机过程Bernoulli(pwait)添加推理转换标记"wait"。pwait的值由用户指定的调度函数S(t)决定，其中t是α时刻前的时间戳。

这个调度函数可以是任意函数，例如线性衰减、线性增加或常数函数等。通过不同的调度函数，用户可以控制模型在α时刻前如何分配慢思考和快思考。研究发现，"先慢后快"的线性衰减策略效果最好，即在思考初期大量使用慢思考，然后逐渐减少，最终过渡到快思考。

为什么选择在"\n\n"后添加"wait"标记？研究表明，这两者在LRM的推理过程中经常共同出现，"\n\n"通常标志着一个思考片段的结束，而"wait"则表示需要进入慢思考模式进行反思。

### α时刻后的快思考促进

当达到α时刻后，α1会采取确定性的措施来终止慢思考，促进快思考。具体来说，它会将任何生成的慢思考转换标记"wait"替换为思考结束标记""，明确标记思考阶段的结束，强制模型进入快速回答阶段。

这种机制很重要，因为研究发现，即使在α时刻后，模型仍然会因为之前慢思考的惯性而难以自然过渡到快思考。通过替换转换标记，α1有效地克服了这种"慢思考惯性"，确保模型能够顺利完成推理并高效地生成答案。

三、实验结果：α1在推理任务中的优越表现

研究团队在三种不同规模的LRM上对α1进行了广泛测试，这些模型包括DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和Qwen QwQ-32B。测试跨越了六个推理基准，覆盖数学、编程和科学领域的复杂问题。

### 与基线方法的系统比较

研究团队将α1与原始LRM（Base）和两种无需训练的测试时扩展基线进行了比较：

1. s1：一种通过在推理阶段末尾添加约两个"wait"标记来延长慢思考的方法，代表单调增加慢思考的策略。

2. Chain of Draft（CoD）：一种通过限制每个慢思考步骤不超过5个词来减少过度思考的方法，代表单调减少慢思考的策略。

实验结果令人惊喜。在所有模型和基准测试中，α1始终取得了高于所有基线方法的问题解决准确率。与基础模型相比，α1平均提升了问题解决准确率，同时减少了生成的标记数量，证明了其有效性和效率。

具体来说，与基础模型相比，α1在1.5B模型上平均提升了6.15%的准确率，同时减少了近14%的标记长度。与基线测试时扩展方法相比，α1的平均准确率提升比CoD高3.12%，比s1高4.62%。

更令人惊讶的是，虽然α1通过密集调度推理而不限制减少思考预算（相反，它使用α > 1增加思考预算），但α1生成的平均思考阶段标记长度仅比单调减少基线CoD高约4.4%，比单调增加基线s1高效约21.0%。这表明α1实现了更加高效的推理。

### α1的关键发现

通过大量实验，研究团队总结了几个关于LRM推理的重要发现：

1. 先慢后快的思考策略对LRM最有效：研究发现，先进行慢思考，然后转向快思考，能够带来更好的LRM推理能力。这与人类常见的先快后慢思考模式不同，强调了为LRM设计专门的测试时扩展策略的必要性。

2. 慢思考可以带来高效的测试时扩展：虽然慢思考会放慢推理过程，但α1生成的整体标记长度显著减少，表明慢思考带来的信息量更大，能够产生更有效的推理过程。

3. 高频率的慢思考转换是有益的：研究发现，α1添加"wait"标记的频率显著高于s1（超过2倍），却能取得更好的结果，说明高频率的慢思考转换有助于提高推理质量。

四、α1的可扩展性和灵活性分析

α1的一个重要特点是其高度可扩展性和灵活性，允许用户根据具体需求调整推理过程。

### 思考调度策略的选择

研究团队测试了四种不同的思考调度策略：常数、线性增加、指数衰减和线性衰减。结果表明，线性衰减（即先慢后快）策略始终表现最佳，这与人类思考模式有所不同，但对LRM最为有效。

线性衰减策略之所以有效，可能是因为它允许模型在推理初期投入足够的认知资源进行全面分析，然后在获取足够信息后加速得出结论，避免过度思考。

### α参数的缩放特性

通过调整α值，用户可以灵活控制思考阶段的预算。研究发现，随着α的增加，平均思考阶段标记长度相应增加，但推理准确率并非单调增加。这表明存在一个最优α值，能够在思考深度和效率之间取得良好平衡。

这种缩放特性使α1能够适应不同复杂度的问题：对于简单问题，可以使用较小的α值减少不必要的思考；对于复杂问题，则可以增加α值，允许更多的慢思考。

### 推理效率-性能评估

为了定量评估不同方法在推理效率和准确率之间的权衡，研究团队引入了推理效率-性能（REP）指标。该指标考虑了方法相对于基础模型的准确率提升以及标准化的思考阶段标记长度。

REP评估结果表明，α1在大多数基准测试中实现了更高的REP值，表明它在推理性能和效率之间取得了更有利的平衡。这一结果突显了α1在实际应用中的优势，尤其是在计算资源有限的场景下。

五、深入理解α1的工作机制

为了更好地理解α1的工作机制，我们可以把整个推理过程想象成一次有节奏的钢琴演奏：有时需要缓慢弹奏以表达复杂情感（慢思考），有时需要快速弹奏以推动旋律前进（快思考）。

### 慢思考转换频率的影响

研究团队通过使用常数调度函数并调整pconstant值，研究了慢思考转换频率对性能的影响。结果表明，极低或极高的转换频率都会导致不尽理想的结果。这就像演奏钢琴时，过于频繁或过于稀少的节奏变化都会影响整体表现。

然而，在较大范围的pconstant值内，推理性能都相当不错，表明增加慢思考通常会带来改进的推理能力。这一发现为实际应用提供了灵活性，允许用户在一定范围内调整慢思考频率而不会显著影响性能。

### α时刻后调节的必要性

研究团队还进行了消融实验，验证了α时刻后调节（即将"wait"替换为""）的必要性。结果表明，如果没有这种后期调节，α1的性能显著下降。

这是因为在α时刻前增加慢思考会带来"慢思考惯性"，使模型难以自然过渡到快思考。通过明确终止慢思考，α1成功引导模型完成推理并高效生成答案，验证了结合慢思考和快思考的必要性。

六、与现有方法的比较与优势

α1与现有的测试时扩展方法相比有几个关键优势：

1. 统一视角：α1提供了一个统一的框架来看待测试时扩展，将思考阶段预算和慢思考调度作为两个需要共同考虑的关键组件。

2. 灵活调度：α1支持从稀疏到密集的各种推理调节策略，既可以像s1一样增加慢思考，也可以像CoD一样减少过度思考，还可以实现更复杂的调度策略。

3. 可控性：通过α参数和调度函数S(t)，用户可以精确控制推理过程，适应不同复杂度的问题和不同的计算资源约束。

4. 效率：尽管α1通常会增加思考预算（α > 1），但由于其高效的调度策略，最终生成的标记长度通常比单调增加慢思考的方法（如s1）短得多，甚至接近单调减少慢思考的方法（如CoD）。

这些优势使α1成为一个强大而灵活的框架，能够在保持高推理准确率的同时，提供出色的计算效率。

七、未来研究方向与潜在应用

虽然α1已经展示了出色的性能，但研究团队指出了几个值得进一步探索的方向：

1. 更复杂的慢思考调度策略：当前研究主要关注简单的调度策略（如线性衰减），未来可以探索更复杂的调度策略，可能更好地模拟人类的推理模式。

2. 与转换标记无关的调节：当前α1依赖于特定的转换标记（如"wait"），未来可以探索不依赖特定标记的调节机制，提高框架的通用性。

3. 多模态推理的扩展：随着多模态大语言模型的发展，将α1扩展到处理图像、音频等多模态推理任务是一个有前景的方向。

α1的潜在应用非常广泛，从提高大型语言模型的推理能力，到在资源受限环境中优化计算效率，再到帮助研究人员更好地理解LRM的推理过程，都有重要价值。

八、总结与思考

ALPHAONE（α1）为在测试时调节大型推理模型的推理过程提供了一个统一、灵活的框架。通过引入α时刻概念，并设计从慢到快的推理调度策略，α1成功地提高了模型的推理能力和效率。

实验结果表明，与现有方法相比，α1能够一致地取得更高的问题解决准确率，同时保持较高的计算效率。特别值得注意的是，α1发现的"先慢后快"思考策略与人类常见的"先快后慢"思考模式不同，这提醒我们，为AI设计的思考策略可能需要与人类思考模式有所区别。

α1框架的提出不仅为提高大型推理模型的性能提供了实用工具，也为我们理解AI推理过程提供了新的视角。随着大型语言模型在各个领域的应用不断扩展，像α1这样能够灵活调节推理过程的框架将变得越来越重要。

正如卡尼曼在《思考，快与慢》中所说："最费力的慢思考形式是那些要求你快速思考的形式。"α1正是通过巧妙地结合慢思考和快思考，让大型推理模型实现了更加灵活、高效的推理能力。

对于有兴趣深入了解这项研究的读者，可以通过访问项目页面https://alphaone-project.github.io/获取更多信息，或直接查阅原论文。

来源：至顶网一点号