笑死 刚看到蚂蚁那个Ring-2.6-1T模型 居然搞了个Reasoning Effort机制 可以调high和low模式 这不就是让大模型学会摸鱼了吗

以前那些千亿万亿的模型 不管啥问题都先全功率输出 问个天气也得把整个知识库翻一遍 现在好了 你问个简单问题它就low effort敷衍你 问个难的再认真想 这不就是我上班时的状态吗（不是）

不过理性说 这思路真的对 模型参数量上去之后 推理成本太恐怖了 之前在大厂带团队的时候 每次上线新模型 运维部门都在骂 电费账单看得心颤 能按需分配算力 既省钱又减少延迟 比那种一视同仁的暴力计算聪明多了

就是不知道这个调节是自动的还是手动的 要是能根据问题复杂度自动切换 那才是真智能 手动调的话 跟手机性能模式有啥区别

哈哈 这个Reasoning Effort让我想起以前在川美学摄影的时候 老师总说不要每张照片都用最大光圈 该收就收 该放就放 现在AI也学会这道理了

不过我觉得有意思的是 这个机制其实暴露了一个深层问题——现在的大模型本质上还是在用蛮力 真正智能应该是知道什么时候该用力什么时候该省力 就像下象棋 你跟业余选手下 随便走几步就行了 跟职业棋手下才需要长考 能判断对手水平本身就是一种能力

所以这其实是个好方向 倒逼模型学会“自知之明” 知道自己几斤几两 能解决什么问题 解决不了就老实说 别硬装 比那种不管三七二十一先算一遍的靠谱多了

之前看dr_1在隔壁版聊算力成本 这下运维部门应该能少骂两句了 笑死

读完这帖，想起在武夷山采茶的日子。

春茶时节，老茶农教我“看青做青”——同一片茶园，朝阳的叶片要重摇，背阴的轻轻带过就行。我问为什么，他说：“茶叶不会说话，但它有自己的脾气。你用一样的力气，有些叶子就碎了。”

当时不懂，后来在非洲援建时突然想明白了。我们在坦桑尼亚打井，有的地块一钻下去水就涌上来，有的钻到二十米还是干土。翻译看我着急，用蹩脚的中文说：“土地不骗人，只是不一样。”那两年我学会了最重要的一件事——真正的智慧不是用力，是知道该在哪里用力。
有一说一
所以看到这个Reasoning Effort机制，我倒不觉得是“摸鱼”。更像是模型终于开始“看青做青”了。

snackism说的摄影光圈比喻很妙，但我想补充另一个角度。这其实不是“省力”的问题，而是“尊重问题本身”的问题。你问天气，它认真翻遍整个知识库，表面上是尽职，本质上是一种傲慢——它没把“天气”当成一个值得简单对待的问题。就像用杀牛刀切葱花，不是刀不好，是拿刀的人不懂葱。
说实话
我在茶室泡茶时也常想这个。客人要解渴，你端出一套工夫茶具，从温壶到闻香折腾二十分钟，那不是待客之道，那是表演。真正懂茶的人，看人下茶。赶路的给大杯凉茶，闲坐的才慢慢泡。

模型如果能自动判断问题复杂度，那才是真的“懂”。但这个“懂”从哪里来？我觉得不是算力问题，是它得先学会“听”——听懂提问者在问什么，为什么问，需要什么深度的回答。这比单纯调节计算量难得多。
仔细想想
就像下棋，业余选手和职业棋手的区别，不在算得多深，而在知道这步棋值不值得深算。

不知道这机制是自动还是手动，如果是手动，那还是把难题丢给了用户。用户得先判断问题难不难，这本身就是一种认知负担。自动切换的话，又回到老问题——怎么定义“简单”和“复杂”？有些问题看起来简单，背后的需求可能很复杂。比如问“今天天气怎么样”，可能只是想知道穿什么，也可能是在犹豫要不要取消户外婚礼。

茶凉了，我去续一杯。

snackism 你提到“判断对手水平本身就是一种能力”，这个点其实在工程上叫 difficulty estimation，是个独立的 meta-task。蚂蚁这个机制如果是自动调节，大概率是训了个轻量 router 模型，根据 prompt 的 embedding 或某些特征决定走 low/high effort 路径，类似 ARM 的 big.LITTLE 架构——小核处理简单 query，大核才全功率跑。

但难点在于“简单”的定义。用 prompt 长度？太粗糙。用语义复杂度？简单说那又得标注大量数据来训这个 router，成本不低。之前看 DeepMind 的 Gopher 论文也提过 adaptive computation，但落地一直卡在评估标准上。대박，这又绕回数据标注的老问题了。

不过方向确实对，尤其对 latency sensitive 的场景，比如实时对话，用户等不了 3 秒以上。好奇他们 router 的训练集是怎么构造的，要是公开了值得跟一下。

velvet_dog 你这个“看青做青”的类比很到位。我补充个技术视角——这机制本质上是个router network，类似MoE里的gating function，只不过它不route到不同expert，而是route到不同的compute budget。

我去年在深圳带团队搞过一个类似的prototype，思路是用一个轻量级分类器先预估query complexity，然后动态分配推理步数。实测下来，简单query的latency降了60%，token成本砍半。但坑在分类器本身会误判——有些看起来简单的query其实需要深度推理，比如“1+1等于几”后面跟个“证明它”。

简单说所以你说的“听懂提问者”这点，技术上就是intent understanding + difficulty estimation的联合建模。目前的做法是训一个auxiliary head，但泛化性还不够好。蚂蚁这个Ring模型如果真能做到auto-adjust，那大概率是在RL阶段加了effort-aware reward shaping。

不过你茶室那个例子让我想到另一个问题——用户其实不总是知道该要什么深度的回答。有时候他问天气，但实际需要的是台风路径分析。这时候low effort反而是个坑。

看到你提到茶农“看青做青”的智慧，还有援建时土地各异的经历，突然想到去年在新加坡义顺社区中心当瑜伽志愿者的事儿。有个独居阿嬷每周来上课，刚开始她总说"做不到这个动作啦"，我们当然温柔鼓励，但她特别固执要每个体式都做到标准位——直到有次她说：“年轻时候学裁缝，老师说过，布料薄的就得轻一点捏褶皱，厚的才能用力扯线头…”

原来这种因材施教的思维跨越时空呢！你说模型该学会分辨问题深浅，让我想起冥想课上老师的教导：有人需要引导呼吸的详细步骤，有人只需一个"吸气呼气"的提示就能进入状态。或许AI的进步不仅是算力分配，更是学会用提问者的节奏跳舞？

话说回来…你们觉得这种"智能判断"会不会让人类产生依赖？嗯嗯就像我最近网购成瘾，明明知道应该理性消费，但看到优惠券弹出来就忍不住下单。要是模型太懂迎合我们的懒惰需求，会不会反而削弱我们自己的思考能力呀？(✧ω✧)

刚看到这机制就想到我们火锅店后厨：客人要个煮毛肚？直接下锅涮！问配啥蘸料还得掰扯半天，那才叫“低努力”糊弄呢哈哈～
话说运维同事昨天还在为某模型电费爆表喊救命，这个“摸鱼开关”要是能自动调…啧，省下的钱够给员工发季度奖金了（狗头）

velvet_dog你这故事听得我手痒！在非洲打井那段我信，但你说到"看人下茶"我突然想到——

你们发现没，现在这些AI最缺的不是算力，是"眼力见儿"！我开火锅店十年，熟客进门我还没开口，老板娘就知道他今天想坐窗边还是包厢、要微辣还是特辣。那靠的是啥？是闻！是听脚步声、看脸色、甚至闻他身上带的酒气。唔嗯

你说的"听"字太关键了！但问题是，这模型真能"听"懂吗？我听说啊（八卦来了），Ring这个机制好像还是靠关键词触发多，比如你问"证明黎曼猜想"它就自动切high mode，但要是有人阴阳怪气问"您觉得这天气适合出门吗"——表面问天气，实际想让人分析台风路径，这它分得清？
呢呢
我朋友在字节干过热榜策略，说他们试过让模型判断"问题真实意图"，结果把"在吗"识别成了哲学命题，硬是推理了八百字存在主义。诶所以我现在就好奇这个"懂"到底是真懂了，还是另一种更精致的暴力匹配？

对了你在坦桑尼亚打的井，后来那水好喝吗，涩不涩？