Auto Think – 智能思考新模式，开启高效 AI 应用新时代
Auto Think 是什么
Auto Think 是由快手 Kwaipilot 团队开源的一款自动思考大模型，旨在解决深度思考类大模型中存在的“过度思考”问题。该模型通过提出全新的自动思考训练模式，兼具“思考”与“非思考”能力，能够根据问题的难易程度智能切换不同的思考形态，从而更高效地完成任务。
核心功能
- 自动切换思考形态：模型能够根据问题的难易程度，智能切换“思考”与“非思考”模式。简单问题直截了当，复杂问题深度推理。
- 提升任务表现：在多个评测榜单上表现出色，尤其在部分代码编写和数学推理任务中，开启自动思考模式后得分提升显著。
- 减少推理 Token 消耗：相比传统方法，Auto Think 能够减少约 40% 的推理 Token 消耗，节省算力。
- 动态调整推理深度：模型能够根据输入的难度动态调整其推理深度，实现性能与成本的最优协同。
技术原理
- 最小提示干预：通过一个添加省略号的 Ellipsis Prompt，激活模型随机切换思考模式的能力。这种提示词结构简单而有效，能引导模型在不同思考模式之间进行切换。
- 多阶段强化学习：
- 第一阶段：让模型稳定地出现快慢两种思考模式。其中“快思考”用于解决简单问题，复杂问题则使用“慢思考”。
- 第二阶段：对快慢思考行为进行优化，提高两种模式下正确回答的能力。
- 第三阶段：对快慢思考的思维链输出进行精炼。经过这个阶段的训练后，模型不再随机地决定是否深入思考，能根据问题难度自主选择思考模式。
支持平台
Auto Think 模型已在 Hugging Face 平台开源，用户可以通过该平台访问、下载并部署模型。
项目资源
团队介绍
Auto Think 由快手 Kwaipilot 团队开发。该团队 AI专注于 技术的研发与应用，致力于通过创新的模型训练范式和算法优化，提升模型的性能与效率。
业务场景
- 代码生成与调试：在编程任务中，根据问题复杂度自动调整思考深度，提高代码质量和开发效率。
- 数学问题求解：针对复杂的数学问题，模型能够进行深入推理，提供更准确的解答。
- 智能问答系统：在客服或虚拟助手中，提升对用户提问的理解和响应质量。
- 教育与培训：在教育领域，Auto Think 可用于辅助教学，帮助学生理解复杂概念。