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「慢思考」（Slow-Thinking），也被称为测试时扩展（Test-Time Scaling），成为提升 LLM 推理能力的新方向。近年来，OpenAI 的 o1 [4]、DeepSeek 的 R1 [5] 以及 Qwen 的 QwQ [6] 等顶尖推理大模型的发布，进一步印证了推理过程的扩展是优化 LLM 逻辑能力的有效路径。研究发现，增加推理时间能够显著提升 LLM 的推理质量 [7]，这一发现推动了对 「慢思考」方法的深入研究。

在《先进功能材料》期刊上发表的相关论文中，研究人员指出，这种新型人工树叶相较于传统刚性系统具有显著优势。例如，在 45 度角的光照条件下，该设备的水分解效率比传统系统高出 47%；当光照角度为 90 度时，其追踪系统产生的氢气和氧气量比传统系统高出 866%。