揭秘大推理模型中基于熵的思维链压缩选择方法

英文标题：Demystifying Entropy-based Selection for Chain-of-Thought Compression in Large Reasoning Models

论文探讨了利用基于熵的剪枝方法压缩大推理模型的思维链（Chain-of-Thought，CoT）过程。作者指出，此类方法此前被认为能够在几乎不损失准确率的情况下有效压缩 CoT 推理。研究测试了低熵与高熵 CoT 步骤选择方法在多种模型和推理场景中的稳健性。由于所提供的原始摘要内容被截断，未包含具体实验数据、模型名单及最终结论。

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