ICML 2026 研究：用少量思考标记实现大模型深度推理
原帖
**ICML 2026：只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考**
_ICML 2026 | 只用少量Thinking Tokens，大模型依然能深度思考_
> 本文报道了ICML 2026上的一项研究，该研究针对当前大语言模型（LLM）在复杂推理中依赖生成大量Chain-of-Thought（CoT）中间文本导致效率低下的问题，提出了一种新方法。该方法允许模型使用极少的“思考标记”（Thinking Tokens）来达成深度推理，从而显著减少了推理延迟、显存占用和计算成本，同时保持了性能。这对于提升大模型在实际应用中的效率和可部署性具有重要意义。
**来源信息**
- **来源**：机器之心：文章库（API）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-05-18 18:07（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://www.jiqizhixin.com/articles/2026-05-18-12)
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摘要
一篇报道ICML 2026会议研究的文章指出，针对大语言模型在复杂推理时依赖生成大量Chain-of-Thought中间文本导致效率低下的问题，研究人员提出了一种新方法。该方法允许模型使用极少的“思考标记”来达成深度推理，从而显著减少推理延迟、显存占用和计算成本，同时保持性能。
答案说明
根据这篇发布于2026年5月18日的文章，ICML 2026上的一项研究提出了一种新方法，允许大语言模型在复杂推理时使用极少的“思考标记”，以替代生成大量Chain-of-Thought中间文本，从而显著提升推理效率、降低计算成本，同时保持模型性能。
这篇帖子回答的问题
- ICML 2026会议上提出了什么方法来解决大语言模型推理效率低下的问题？
- 使用少量思考标记进行推理能带来哪些具体好处？
核心观点
- ICML 2026会议报道的一项研究提出，大语言模型可以用极少的“思考标记”替代大量Chain-of-Thought文本来进行深度推理，从而显著提升效率。
FAQ
- Q: 这项研究的核心思想是什么？
- A: 这项研究的核心思想是，大语言模型在进行复杂推理时，不必依赖生成大量的Chain-of-Thought中间文本，而是可以使用极少的“思考标记”来达成深度推理，从而提升效率。
关键实体
- ICML 2026
- 大语言模型
- Chain-of-Thought