大家好，我是肆〇柒。今天，我们来聊大型推理模型（LRM）领域的一项研究 ——ALPHAONE（α1）框架。当前，大型推理模型如 OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1 等，已经在诸多复杂推理任务上展现出了强大的能力，但它们在推理过程中也面临着一些挑战，比如容易陷入过度推理或推理不足的困境。这一创新性研究由伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校（University of Illinois Urbana - Champaign）和加州大学伯克利分校（UC Berkeley）的研究团队共同完成。 他们开发出 α1 这一通用框架，目的是优化 LRM 在测试时的推理能力，使其能够更加智能地调节推理进度，克服现有模型在推理过程中的局限性，下面一起了解一下这个框架。
推理模型的挑战与现状：推理过度与不足并存
大型推理模型（LRM）目前逐渐成为解决复杂推理问题的重要工具。OpenAI 的 o1 和 DeepSeek-R1 等模型通过大规模的强化学习，能够模拟人类的系统 2 推理能力，也就是进行深度的、逻辑性强的思考，从而解决高阶认知任务。然而，这些模型在实际应用中却常常出现过度推理或推理不足的情况。过度推理会导致模型在思考过程中反复纠结，浪费大量计算资源，而推理不足则会使模型无法深入理解问题，给出的答案缺乏准确性和深度。
我们知道，人类的思考模式通常是先进行快速的直觉判断（系统 1 思维），遇到困难时再切换到深度的逻辑推理（系统 2 思维）。但 LRM 目前难以精准地找到类似的系统 1 到系统 2 的推理转换点，它们自动调整推理进度的可靠性也因此受到质疑。为了解决这一关键问题，研究团队提出了 ALPHAONE（α1）框架。
ALPHAONE（α1）：以 α 时刻为核心的推理调节机制
核心概念：α 时刻与推理进度
ALPHAONE（α1）框架创新性地引入了 α 时刻这一关键概念。所谓 α 时刻，就是用一个可调节的参数 α（α ≥ 0）来表示对思考阶段的扩展程度。在整个序列生成过程中，模型的思考过程会按照 α 倍进行扩展。例如，在数学推理任务中，如果 α 取值较大，模型就有更多机会对复杂公式和定理进行深入思考；在代码生成任务中，较大的 α 值可以让模型更细致地规划代码逻辑结构。α 的取值范围依据多种因素综合确定，包括问题的复杂程度、模型的大小以及可用的计算资源等。对于涉及多步逻辑推理的数学奥林匹克题目，可能需要较大的 α 值以确保模型能够充分探索各种解题思路；而对于简单的算术题，较小的 α 值就足以满足需求。从模型规模来看，大型模型如拥有数十亿参数的模型，可能需要相对较小的 α 值，因为其本身具有较强的推理能力；而小型模型则可能需要较大的 α 值来弥补推理能力的不足。计算资源也是重要考量因素之一，在资源受限的环境下，α 值可能需要适当减小以保证推理过程的可行性。这种对 α 参数的灵活调整，使得模型在推理深度、准确性和效率等方面都能得到有效的平衡和优化。
推理进度是指模型在解决问题过程中，从初始状态到最终解决问题的整个思考过程的推进程度。它反映了模型对问题的理解、分析和解决的综合进展情况。ALPHAONE（α1）框架通过引入 α 时刻，实现了对推理进度的通用调节。推理进度的衡量较为复杂，因为它涉及到多个方面：
- 信息收集与理解 ：模型在推理过程中需要收集和理解问题相关的各种信息，包括已知条件、问题目标等。这一阶段的推理进度主要体现在模型对信息的准确提取和理解程度上。例如，在解决一个物理问题时，模型需要正确理解物理现象的描述、相关物理量的定义和单位等信息，才能为后续的推理奠定基础。
- 问题分析与分解 ：模型会对问题进行分析和分解，将其转化为更小的子问题或更易处理的形式。这一阶段的推理进度体现在模型对问题结构的把握和分解的合理性上。例如，在解决一个复杂的工程设计问题时，模型需要将整个设计任务分解为多个模块的设计和优化问题，这样才能逐步推进推理过程。
- 解决方案的探索与验证 ：模型在推理过程中会探索各种可能的解决方案，并对它们进行验证。这一阶段的推理进度主要体现在模型发现潜在解的速度、验证解的正确性和有效性等方面。例如，在代码生成任务中，模型需要尝试不同的算法和代码结构，生成代码并验证其是否满足功能需求和性能要求。
推理进度的管理对于模型的高效推理至关重要。通过合理控制推理进度，可以使模型在有限的资源下更快、更准确地解决问题。
为了更直观地理解推理调节策略，我们可以参考下图：
概念化推理调制策略示意图。α1采用由慢到快的推理时间表，由α控制。与单调递增方法s1（黄色）相比，α1的扩展效率更高，并且通常优于单调递减（紫色）的方法
整体架构：Pre-α 时刻与 Post-α 时刻协同
α1 框架主要由两个关键部分组成：预 α 时刻的慢思考调度和后 α 时刻的推理终止。在预 α 时刻，通过特定的调度策略激活模型的慢思考模式，让模型有足够的时间对问题进行深入分析和自我反思。例如，在解决一个复杂的物理问题时，模型可以在预 α 时刻详细梳理已知条件，尝试从不同角度理解物理现象和相关定律。之后，在后 α 时刻，通过确定性的终止策略，将模型从慢思考状态切换到快思考状态，从而高效地完成问题求解并给出答案。这两个部分协同作用，就像给模型安装了一个智能的 “思考调节器”，可以让模型在需要时深入思考，并且还能及时收尾，避免陷入无休止的思考循环，从而实现对推理进度的有效调节，并且在各种推理任务中展现出良好的通用性和灵活性。
ALPHAONE（α1）概述。此处 _ 代表α时刻。α1通过用户自定义的慢速思考调度在Pre-α时刻应用密集推理调制。此外，α1通过将慢速思考过渡token“wait”替换为“”，在Post-α时刻进行调制，从而促进快速思考。具体来说，α决定了从慢速推理到快速推理的过渡发生时间。例如，将α从1.4降低到1.0会使α时刻提前，从而缩短慢速推理阶段，并加快pwait的退火过程
Pre-α 时刻的慢思考调度
慢思考激活：基于结构分隔符与伯努利过程
在 Pre-α 时刻，模型通过在结构分隔符 “\n\n” 后按伯努利（pwait）过程附加 “wait” 来激活慢思考模式。具体来说，每当模型生成一个结构分隔符 “\n\n” 后，就会根据预先设定的概率 pwait 来决定是否插入 “wait” 这个词。这里的 pwait 是受用户指定的调度函数 S（t）控制的。例如，在代码生成任务中，当模型生成了一段代码框架后的结构分隔符，此时根据调度函数计算出的 pwait 值决定是否插入 “wait”，如果是，就意味着模型进入慢思考状态，对这段代码的功能、逻辑是否符合需求等进行深入思考。这种激活方式巧妙地利用了模型生成文本的天然结构特点，使得慢思考的触发更加自然且具有针对性。在实际的代码实现中，可以通过在模型的解码循环中添加相应的判断逻辑来实现这一过程。在每次生成一个 token 后，检查是否为结构分隔符 “\n\n”，如果是，则根据当前的调度函数计算 pwait 值，并按照伯努利分布随机决定是否插入 “wait” token。通过这种方式，模型能够在适当的时机进入慢思考状态，从而对问题进行更深入的分析和探索。
调度函数：不同策略的对比
不同的调度函数对推理性能有着显著的影响。常见的调度函数包括恒定、线性增加、指数退火和线性退火等。以线性退火策略为例，其数学表达式可以表示为 pwait = − (1 / Tm) * t + 1，其中 t 表示当前时间步，Tm 是 α 时刻对应的时间步。这种策略在推理初期给予较高的 pwait 值，使模型有较高概率进入慢思考状态，随着推理过程的推进，pwait 值逐渐降低，模型逐渐从慢思考向快思考过渡。这种模式与人类先慢后快的思考习惯相契合，在模型训练过程中，它能够更好地引导模型的学习过程，使模型在初期对问题进行充分的探索和思考，后期则快速收敛到合理的解决方案。
为了更直观地理解不同调度策略的效果，我们可以参考下图：
不同调度策略的可视化。这里_代表α时刻，而_表示思考阶段的结束
在面对复杂的数学证明问题时，线性退火策略可以让模型在推理初期对各种可能的证明思路进行尝试和验证，后期则专注于最有希望成功的路径，从而提高证明的成功率和效率。相比之下，恒定策略虽然实现简单，但由于其无法根据推理进度动态调整 pwait 值，可能导致模型在推理过程中要么一直保持较高的慢思考频率，造成资源浪费，要么过早地切换到快思考，错过潜在的正确解。指数退火策略则通过指数函数的形式快速降低 pwait 值，其适用场景可能更多地集中在那些需要模型在初期快速进行大量探索，后期迅速收敛的问题。每种调度函数都有其独特的数学原理和适用场景，选择合适的调度函数需要综合考虑模型的特点、任务类型以及预期的推理行为等因素。
不同调度策略在（a-b）AMC23和（c-d）OlympaidBench上的消融研究
关键转折：Post-α 时刻的推理终止
确定性终止：替换 token 实现快思考切换
在 α 时刻之后，α1 框架采用确定性的终止策略来结束模型的慢思考状态。具体来说，就是将生成的慢思考转换token “wait” 替换为 “</think>”，明确地向模型发出思考阶段结束的信号，促使模型进入快思考阶段并尽快输出答案。在模型的解码过程中，当检测到已经达到 α 时刻（即生成的 token 数量达到 α 倍的预设思考阶段 token 长度）时，触发这一替换操作。例如，在处理一个科学问题推理任务时，模型在 α 时刻之前可能已经对问题相关的科学概念、实验设计等进行了深入的思考，在达到 α 时刻后，替换操作生效，模型开始整合已有的思考成果，以更高效的方式完成最终的答案输出。这一替换操作的实现涉及到对模型生成过程的实时监控和干预，需要在模型的解码循环中精准地判断 α 时刻的到来，并及时执行替换操作。同时，替换后会对模型的生成过程产生直接影响，使模型的生成模式从探索性的慢思考转变为更倾向于结果输出的快思考，从而提高推理效率。
为了更直观地理解 α 的扩展特性，我们可以参考下图：
α的可扩展性属性。将α从0缩放到由最大token长度限制的最大值，并在AMC23和MATH500上绘制对应的推理Pass@1和平均思考阶段token长度
协同效应：与 Pre-α 时刻的配合
确定性终止策略与 Pre-α 时刻的慢思考调度相结合，能够有效克服 LRM 的慢思考惯性。慢思考惯性是指模型在慢思考过程中，由于对问题的过度聚焦和对已生成思路的路径依赖，难以自行切换到快思考状态的现象。这种惯性主要产生于以下几个方面：
- 过度聚焦 ：在慢思考阶段，模型会集中大量资源对问题的某个方面或某个潜在解进行深入分析。例如，在解决一个复杂的数学优化问题时，模型可能会过度聚焦于某个局部最优解的探索，试图通过各种变形和验证来确认其正确性，而忽略了其他可能的解空间。这种过度聚焦使得模型在思考过程中形成了一种 “思维定式”，难以将注意力转移到其他潜在的解上。
- 路径依赖 ：模型在慢思考过程中生成的中间结果和思考路径会对后续的思考产生影响。如果模型在初期选择了一个特定的思考方向，并在这个方向上投入了大量资源，那么它会倾向于继续沿着这个方向思考，而不是尝试新的方向。例如，在代码生成任务中，模型可能在慢思考阶段选择了一种特定的算法实现方式，并围绕这个算法进行了一系列的逻辑推导和优化尝试。此时，模型会对这个算法路径产生依赖，即使存在更优的算法，也可能因为切换思考方向需要重新投入资源而放弃探索。
慢思考惯性对推理过程的影响主要体现在以下几个方面：
- 资源浪费 ：模型在慢思考惯性的影响下，会持续投入资源对已有的思路进行深入探索，导致思考过程冗长，资源消耗过大。例如，在处理一个复杂的逻辑推理问题时，模型可能会反复验证某个假设的合理性，而忽略了其他可能的假设，从而浪费了大量的计算资源。
- 错过正确解 ：由于模型难以摆脱已有的思考路径，可能会错过正确的解题方向。例如，在数学证明任务中，模型可能陷入对某个错误假设的证明尝试中，而无法切换到正确的证明路径上，最终导致推理失败。
在 Pre-α 时刻，模型通过充分的慢思考对问题进行了深入的分析和探索，积累了大量的中间思考成果。此时，如果任由模型继续慢思考，可能会导致上述慢思考惯性问题。而 Post-α 时刻的确定性终止策略就像一个及时的 “刹车” 机制，在适当的时候强制模型停止慢思考，充分利用 Pre-α 时刻积累的成果，快速进入快思考阶段，将思考成果转化为最终的答案。例如，在代码调试任务中，Pre-α 时刻的慢思考可以帮助模型发现代码中的潜在错误和逻辑漏洞，而在 Post-α 时刻，模型在终止慢思考后，能够迅速地根据已有的分析结果对代码进行修正和优化，输出正确的代码。这种协同作用使得模型在不同的推理任务中都能达到更高的效率和准确性，无论是在处理复杂的数学证明、代码调试还是科学实验设计等场景中，都能充分发挥其优势，确保模型在深入思考的基础上，高效地完成任务。
ALPHAONE（α1）的优势与性能表现
超越传统：对比平行扩展与序列扩展方法
与平行扩展和序列扩展等现有测试时推理扩展方法相比，α1 框架展现出了显著的优势。平行扩展方法通常通过多次采样并选择最佳答案来提升推理性能，但在处理需要深度推理的问题时，可能会出现资源浪费的情况，因为每次采样都需要独立运行模型，且不同采样结果之间可能存在较大的不一致性，导致模型难以有效整合信息。而序列扩展方法虽然试图通过调整推理过程来优化性能，但在长序列推理中容易面临误差累积和过拟合的风险，尤其是在模型参数较多、推理路径较为复杂的情况下，模型可能会过于依赖之前生成的序列，从而偏离正确的推理方向。相比之下，α1 框架通过引入 α 时刻，实现了对推理过程的精细控制，在数学推理任务中，能够更有效地引导模型对公式、定理等进行深入思考，避免因过度采样或序列误差累积带来的问题；在代码生成任务中，可以更好地平衡代码的逻辑结构探索和代码输出效率，从而在多个推理基准测试中超越了现有的平行扩展和序列扩展方法，为 LRM 的推理能力优化提供了全新的解决方案。
为了更直观地理解扩展效率的分析，我们可以参考下图：
使用Deepseek-R1-distill-Qwen-1.5B进行基于REP的扩展效率分析
实验成果：六大基准测试的显著提升
在实验部分，研究人员在数学推理、代码生成和科学问题推理等六大基准测试上对 α1 框架进行了全面评估。实验使用的基准包括 AIME2024、AMC23、Minerva-Math、MATH500、LiveCodeBench 和 OlympiadBench，涵盖了从数学竞赛题目到代码生成功能测试以及科学推理问题等多种类型的推理任务。基础模型则选取了三个 o1 风格的开源 LRM，分别是 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 Qwen QwQ-32B，这些模型在参数规模和性能表现上各有特点，能够很好地反映 α1 框架在不同模型基础下的适用性和效果。
为了更直观地理解不同调度策略在 AIME24 上的消融研究结果，我们可以参考下图：
不同调度策略对AIME24的消融研究
评估指标主要采用平均 Pass@1（%）和生成的 token 数，其中 Pass@1 表示模型在第一次尝试中正确解决问题的比率，能够直接反映模型的推理准确性；生成的 token 数则用于衡量模型推理过程中的效率和资源消耗情况。以 AIME24 为例，实验结果显示，α1 使 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 的 Pass@1 提高了 6.7%，而生成的 token 数减少了近 14%。这一结果表明，α1 框架在提升模型推理准确性方面取得了显著成效，同时通过更高效的推理过程减少了 token 的生成数量，优化了资源利用率。这背后反映出 α1 框架在引导模型进行更有效的思考方面发挥了重要作用，使得模型能够用更少的 “思考步骤”（即 token）达到更高的正确率。模型在 α1 框架的调控下，能够更精准地聚焦于问题的关键点，避免了不必要的思考和重复劳动，从而实现了效率与准确性的双重提升。
系统比较了 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B 和 Qwen QwQ 32B 在数学、编程和科学推理基准测试中的推理结果。P@1：Pass@1（%）；#Tk：生成的token数量；∆P@1（%）：与基础模型相比平均 Pass@1 结果的提升。*为了公平比较，S1 在测试时直接应用预算强制，而没有进行监督微调，这与 CoD 和 α1 相同，它们都是无需训练的
关键发现与洞察
慢思考优先：LRM 的独特优势策略
对于 LRM 来说，先慢思考后快思考的策略之所以更优，背后有着深刻的模型架构和任务特性原因。与人类的思考模式不同，LRM 在预训练过程中已经大量接触和学习了各种深层语义知识和逻辑推理模式。慢思考阶段相当于为模型提供了一个 “深度激活” 这些预训练知识的机会，让模型有足够的时间对问题进行多角度的分析、联想和自我反思。例如，在解决一个复杂的数学物理问题时，模型可以在慢思考阶段调用预训练中学习到的物理定律、数学公式以及各种解题技巧，并尝试将它们与当前问题的条件进行匹配和融合。而在快思考阶段，模型则利用慢思考阶段积累的成果，进行高效的整合和输出。这种策略的优势在于，它充分利用了 LRM 的预训练优势，使得模型在面对复杂问题时能够更充分地挖掘和利用自身的知识储备，从而提高推理的准确性和深度。此外，从模型训练机制来看，强化学习等训练方式也使得模型在慢思考过程中更容易受到奖励信号的引导，不断优化其思考路径和方式，进一步增强了慢思考阶段的有效性。
效率提升：慢思考的深度价值
慢思考虽然会减缓推理速度，但它通过减少生成的 token 数量，使推理过程更加高效，并带来更丰富的推理信息。在慢思考过程中，模型会进行大量的自我反思和修正。例如，在生成一段推理文本时，模型可能会反复思考某个结论是否合理、某个假设是否成立，并对不合理的部分进行修正。这种自我反思的过程使得模型生成的每个 token 都更具信息量和逻辑性，避免了因草率思考而产生的冗余和错误信息。同时，在慢思考阶段，模型还会探索不同的推理路径，对各种可能的解决方案进行评估和筛选，最终保留最具潜力的路径。这些经过精心筛选和优化的推理路径在后续的快思考阶段能够被快速地整合和输出，大大提高了推理的效率。例如，在代码生成任务中，慢思考阶段的模型可能会尝试多种算法实现方式，对每种方式的优缺点进行分析，并选择最适合当前问题需求的算法，这样在快思考阶段就能直接输出高质量的代码，而不需要再进行反复的调整和修改，从而实现了整体推理效率和准确性的提升。
转换频率：影响推理性能的关键因素
较高的慢思考转换频率有助于模型更充分地挖掘问题的深层逻辑和关键信息。从模型的注意力机制角度来看，频繁的慢思考转换可以促使模型不断地重新分配注意力资源，对问题的不同方面进行细致的审视。例如，在处理一个复杂的文本推理任务时，模型通过多次插入 “wait” 进入慢思考状态，能够将注意力从文本的表面意思转移到深层语义和逻辑关系上，从而更好地理解文本的真正含义。
为了更直观地理解 “wait” 频率的扩展特性，我们可以参考下图：
在AMC23和OlympiadBench上，基于恒定调度时“等待”频率的缩放特性。增加pconstant会导致在伯努利过程Bernoulli（pwait）中产生“等待”的频率更高
从记忆更新的角度来说，每次慢思考转换都为模型提供了一个更新和强化记忆的机会，使得模型能够将新思考到的内容及时整合到已有的记忆中，构建更全面和准确的知识表示。在推理路径探索方面，较高的转换频率意味着模型有更多机会尝试不同的思考方向，避免因过早收敛到某个错误或次优路径而错过正确的解。实验数据显示，当慢思考转换频率增加时，模型在推理准确性方面的表现呈现出先上升后趋于平稳的趋势，这表明存在一个最优的转换频率范围，能够使模型在充分探索和高效推理之间达到最佳平衡。因此，在实际应用中，根据具体任务和模型的特点合理设置慢思考转换频率，对于提升模型的推理性能至关重要。
不同慢思维转换token对AIME24的消融研究
总结
ALPHAONE（α1）框架通过引入 α 时刻，实现了对 LRM 测试时推理进度的通用调节，验证了先慢思考后快思考策略的优越性。它在多个推理基准测试中展现了卓越的性能和效率提升，为 LRM 的推理能力优化提供了新的思路和方法。我们探讨了 α 参数的取值依据、框架的整体架构以及 Pre-α 时刻和 Post-α 时刻的具体机制，同时通过实验验证和关键发现分析，全面了解了 α1 框架的优势和工作原理。α1 框架的核心创新在于对推理过程的精细控制和调节，使其能够充分发挥 LRM 的潜力，在保证推理深度和准确性的同时，提高推理效率，避免过度推理和推理不足的问题。
ALPHAONE（α1）框架还有许多值得深入研究和拓展的方向。一方面，开发更复杂的慢思考调度策略是一个重要的研究方向。例如，可以探索基于深度强化学习的调度算法，通过让模型在大量的推理实践中不断学习和优化调度策略，使其能够根据不同的推理任务动态调整 α 时刻和调度函数。同时，也可以尝试模仿人类专家的推理过程，构建一个基于人类推理示范的调度模型，使 LRM 的推理调度更加贴近人类的思考习惯。另一方面，还可以摆脱对特定转换 token 的依赖。说不定可以改进模型的内部机制，比如引入自我监督的推理转换判断模块，让模型能够自主地根据推理内容和状态判断是否需要进行思考转换，而无需依赖预设的token。或者，利用模型的隐含语义表示，通过分析模型生成的文本的语义特征来自然地实现推理转换，使模型的推理过程更加流畅和自然。
我在阅读关于 ALPHAONE（α1）框架的这篇论文的过程中，我收获颇丰。这一框架解决了 LRM 在推理过程中长期存在的过度推理和推理不足的问题，还通过巧妙的 α 时刻设计，实现了对推理进度的精细调控。从伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校的研究团队所公布的实验结果来看，α1 框架在多个基准测试中的表现令人振奋，它显著提升了模型的推理准确性和效率，为 LRM 的效率优化提出了新的思路。更加令人兴奋的是，他们提供了开源仓库（见文末参考），虽然还未上传代码，但可以持续关注项目的进展。
