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内部慢思考:通过额外的训练,使模型在专门的推理任务上优化参数,提升自身的推理深度和输出质量。外部慢思考:不改变模型本身,而是增加计算开销,例如通过多次采样、重新生成答案等方式延长推理过程,从而提高推理的准确性和可靠性。


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