arXiv论文提出DoubtLess：免训练对比解码使大模型长推理思考减少31%的Token消耗

DoubtLess: Training-Free Contrastive Decoding for Efficient Reasoning 来自arXiv的预印本论文提出了名为DoubtLess的免训练解码方法，旨在降低推理模型过长思考链（CoT）中的Token浪费。该方法让较小的推理模型分别在简洁与冗长提示下读取大模型上下文，并将两者的Logit差值以特定强度动态注入大模型解码过程。实验表明，该方法在保持准确率不变的前提下使Qwen3-32B在多项基准中的CoT长度缩短31%，并有效减少了产生正确答案后的重复校验