近年来，随着大语言模型（LLM）的广泛应用，这些模型在复杂推理和问题解决任务中发挥了重要作用。其中，受 OpenAI 的 o1架构启发的 o1-like 模型以其独特的人类思维、逐步推理的能力脱颖而出。然而，这些模型也存在一个显著的低效问题，即 “过度思考”。所谓过度思考，是指模型在处理一些简单问题时，往往会消耗不必要的计算资源，甚至在推理过程中重复无谓的步骤。例如，在解决 “2+3” 这样简单的算术题时，o1-like 模型可能会生成过于详细的推理，使用的 token 数量远超传统的 LL