**LLM 智能体推理努力的经济学：为何盲目调高算力未必有效？**

_What Effort Level Should I Choose? On the Economics of Reasoning Effort in LLM Agents_

> 研究分析了大语言模型智能体中“推理努力”（计算资源投入）的经济性，发现盲目选择最高努力水平不仅成本高昂（最高可达最低水平的 42 倍），且无法保证实例级性能最优。论文指出，更高努力虽能提升整体准确率，但常导致低努力已能解决的简单任务被过度计算，并改变智能体的解题轨迹。研究建议采用“从最低努力开始，仅在验证失败后升级”的动态策略，以更低成本实现与固定高努力相当甚至更优的效果。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：ai-models
- **发布时间**：2026-10-28 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2610.34491)