Ces dernières années, avec l'utilisation répandue des modèles de langage de grande taille (LLM), ces modèles ont joué un rôle important dans les tâches complexes de raisonnement et de résolution de problèmes. Parmi eux, les modèles de type o1, inspirés de l'architecture o1 d'OpenAI, se distinguent par leur capacité unique de pensée humaine et de raisonnement progressif. Cependant, ces modèles présentent également un problème d'inefficacité notable : la "sur-réflexion". La sur-réflexion désigne le fait que les modèles, lorsqu'ils traitent des problèmes simples, consomment souvent des ressources de calcul inutiles, voire répètent des étapes inutiles dans le processus de raisonnement.