新研究揭示：DeepSeek和o3模型在解题时的“欠思考”现象

在人工智能领域，推理大模型如DeepSeek和o3一直以其强大的解题能力而备受关注。然而，最新研究揭示了这些模型在处理复杂问题时的一个显著弱点：它们倾向于频繁切换解题思路，却因缺乏深入探索而放弃正确的方向。这种现象被研究者称为“欠思考”（Underthinking）。

一、研究背景

由腾讯AI实验室、苏州大学和上海交通大学的研究团队联合开展的研究，主要聚焦于开源的DeepSeek-R1和Qwen QwQ系列模型。研究团队通过分析这些模型在处理高难度问题时的行为，发现了一个令人意外的现象：尽管模型在解题初期往往能够走上正确的道路，但它们却倾向于在短时间内切换到其他思路，最终导致解题失败¹。

二、频繁切换思路的问题

这种频繁的思路切换不仅浪费了大量的计算资源，还显著降低了模型的解题正确率。研究团队在三个具有挑战性的测试集上进行了实验，包括MATH500、GPQA Diamond和AIME2024。实验结果显示，平均来看，类o1模型在错误回答中比正确回答多消耗了225%的token，原因是思维切换频率增加了418%²。

三、简洁解码的提出

UC Berkeley的Alex Dimakis教授也注意到了类似的现象。他指出，对于DeepSeek-R1和所有推理模型，错误的答案往往更长，而正确的答案则更简洁³。基于这一发现，他提出了一种名为“简洁解码”（Laconic decoding）的方法。简洁解码的原理是并行运行多个模型实例，从生成的答案中选择最简洁的那一个。初步实验表明，这种方法在AIME2024测试上能显著提高模型的准确率，同时减少不必要的计算¹。

四、思路切换惩罚机制

为了进一步解决模型“三心二意”的问题，研究团队借鉴了人类考试时的策略，提出了一种“思路切换惩罚机制”（Thought Switching Penalty，TIP）。该机制通过对触发思路切换的关键词施加惩罚，降低这些词在解码过程中的生成概率，从而迫使模型在当前路径上探索更久²。实验结果显示，加入TIP后，模型在数学测试上的准确率显著上升，同时“欠思考”现象也得到了有效缓解³。

五、结论

最新研究揭示了DeepSeek和o3等推理大模型在处理复杂问题时的一个显著弱点：频繁切换解题思路，却因缺乏深入探索而放弃正确的方向。研究还发现，简洁的答案往往更接近正确答案。通过提出简洁解码和思路切换惩罚机制，研究者们为解决这些问题提供了新的思路和方法。这些发现不仅为AI模型的优化提供了新的方向，也为未来的研究提供了宝贵的参考¹²³。
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新研究揭示 DeepSeek / o3 弱点：频繁切换思路放弃正确方向，最短答案往往就是对的

在人工智能领域，推理大模型如DeepSeek和o3一直以其强大的解题能力而备受关注。然而，最新研究揭示了这些模型在处理复杂问题时的一个显著弱点：它们倾向于频繁切换解题思路，却因缺乏深入探索而放弃正确的方向。这种现象被研究者称为“欠思考”（Underthinking）。

一、研究背景

由腾讯AI实验室、苏州大学和上海交通大学的研究团队联合开展的研究，主要聚焦于开源的DeepSeek-R1和Qwen QwQ系列模型。研究团队通过分析这些模型在处理高难度问题时的行为，发现了一个令人意外的现象：尽管模型在解题初期往往能够走上正确的道路，但它们却倾向于在短时间内切换到其他思路，最终导致解题失败。

二、频繁切换思路的问题

这种频繁的思路切换不仅浪费了大量的计算资源，还显著降低了模型的解题正确率。研究团队在三个具有挑战性的测试集上进行了实验，包括MATH500、GPQA Diamond和AIME2024。实验结果显示，平均来看，类o1模型在错误回答中比正确回答多消耗了225%的token，原因是思维切换频率增加了418%。

三、简洁解码的提出

UC Berkeley的Alex Dimakis教授也注意到了类似的现象。他指出，对于DeepSeek-R1和所有推理模型，错误的答案往往更长，而正确的答案则更简洁。基于这一发现，他提出了一种名为“简洁解码”（Laconic decoding）的方法。简洁解码的原理是并行运行多个模型实例，从生成的答案中选择最简洁的那一个。初步实验表明，这种方法在AIME2024测试上能显著提高模型的准确率，同时减少不必要的计算。

四、思路切换惩罚机制

为了进一步解决模型“三心二意”的问题，研究团队借鉴了人类考试时的策略，提出了一种“思路切换惩罚机制”（Thought Switching Penalty，TIP）。该机制通过对触发思路切换的关键词施加惩罚，降低这些词在解码过程中的生成概率，从而迫使模型在当前路径上探索更久。实验结果显示，加入TIP后，模型在数学测试上的准确率显著上升，同时“欠思考”现象也得到了有效缓解。

五、结论

最新研究揭示了DeepSeek和o3等推理大模型在处理复杂问题时的一个显著弱点：频繁切换解题思路，却因缺乏深入探索而放弃正确的方向。研究还发现，简洁的答案往往更接近正确答案。通过提出简洁解码和思路切换惩罚机制，研究者们为解决这些问题提供了新的思路和方法。这些发现不仅为AI模型的优化提供了新的方向，也为未来的研究提供了宝贵的参考。