待验证50% 置信基准精确时间
通过选择性编辑专家的路由分数来抑制过度思考，在四个模型和四个基准测试上，使生成的token数量中位数减少30.4%，最高减少63.3%。
1
来源数
50%
置信度
中期 (~90 天)
时效性
2026/11/5
首次发现
有效期至：2027/2/3
来源
涉及实体
相关事实
待验证44%的推理token减少是作者自述口径，未经第三方复现验证，原始素材未披露数据构造方式、训练算法、采样规模和基准测试明细75% 相似待验证使用多智能体验证流程时MARCH的准确率被压低到4.4%，而同一模型被直接问哪个更好时准确率能达到43.7%73% 相似待验证参考语料过小会系统性低估真实分歧，研究者引入只用参考数据的源拆分刀切法，可将校准误差降低 57% 到 59%73% 相似待验证在 10%–25% 的案例中，对假想评分器的推理会把智能体的工作拉离用户最初的规格说明72% 相似待验证与最高效的基线相比，元认知控制器平均减少20.6%的推理FLOPs，同时保持有竞争力的任务准确率。72% 相似
引用此条事实
Stable URI
https://kongchang.com/claim/1138003API
curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1138003MCP
get_claim(id=1138003)