arXiv · cs.AI· Zhe Yin·· 23 小时前AI 评分46
高效 AI 编程的推理模式实证研究
Reasoning Patterns for Efficient AI Coding: An Empirical Study
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Zhe Yin
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.34943v1
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AI 导读
一项实证研究将大推理模型（LRM）的推理轨迹转化为结构化动作序列，在四类编程任务中挖掘出四种通用推理模式：代码生成的设计到实现、执行推理的状态追踪、调试的证据—修复—复检、翻译的语义映射。基于正负模式的三种应用（任务识别、模式引导提示、模式感知早停）可在未见过的模型上泛化，其中早停能大幅减少 API 报告的 token 用量，pass@1 仅轻微下降。
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