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今天的主题是：
LightThinker++: From Reasoning Compression to Memory Management
Summary
大型语言模型（LLM）在复杂推理方面表现出色，但其效率受到长链式思维轨迹所带来的认知开销激增的限制。本文提出了 LightThinker，一种使 LLM 能够将中间思维过程动态压缩为紧凑语义表示的方法。然而，静态压缩在复杂推理场景中往往效果不佳，因为中间细节一旦不可逆地丢失，可能会导致逻辑瓶颈。为了解决这一问题，我们进一步将框...去小宇宙查看完整单集简介
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