推論モデルの思考過程を31%短縮、精度維持で効率化する「DoubtLess (ダウトレス)」
arXiv cs.CLは2026年10月13日(現地時間)、Minghao LuoとLiang Chenらが執筆した論文を公開した。この論文では、効率的な推論を実現するための学習不要なデコーディング手法「DoubtLess (ダウトレス)」が提案されている。DoubtLessは、より小さな推論モデルを活用し、大規模モデルの思考過程 (CoT) を簡潔に誘導することで、推論効率の向上を目指す。従来のCoT短縮手法に見られた精度低下や追加学習の必要性といった課題を、DoubtLessは回避できるとされている。