arXiv cs.CL· Minh-Anh Nguyen, Nguyen T. Ha Lan, Xiyan Fu, Dung D. Le, Wei Lu·· 5 小时前AI 评分26
大推理模型剪枝后"会推理却不会停"：TGAS 免训练激活引导修复
To Reason but Not to Stop: Understanding and Recovering Pruned Large Reasoning Models
AI 导读
研究发现剪枝大推理模型（LRM）的精度下降主要源于"不会停"而非"不会推理"：稀疏度越高，模型越容易在正确答案已出现后仍陷入重复循环，无法在 token 预算内终止。
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