3,583 papers
arXiv:2510.08731 80 9 окт. 2025 г. PRO

Selective Reasoning: когда включать chain-of-thought в LLM

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Фишка: Reasoning (пошаговый анализ) делает модель умнее на математике. Но на простых вопросах просто жрёт токены впустую. Метод Selective Reasoning позволяет включать глубокий анализ только для сложных задач — математика, логика, многошаговые расчёты. Классификация по намерению определяет режим: факты → прямой ответ, сложная задача → chain-of-thought. Экономия: -47% времени, -48% токенов, +10% точности.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с