Meta新方法让AI不再重复推理模型记住推理套路可使token砍半
大模型老爱反复推理同一步，导致思维链越来越长，token越用越多。Meta联合Mila、蒙大、普林斯顿出手搞了个新机制：元认知复用（Metacognitive Reuse），让模型“记住”自己的推理套路。
简单说，它的核心做法是：
- 模型解题后，自动反思，总结出可复用的思维步骤；
- 把这些步骤变成命名明确、可调用的“行为”；
- 存进一个“行为手册”，下次遇到类似问题就直接调用，省去重复推导。
这种做法对提升效率非常明显。在多个数学基准测试中，在准确率不变的前提下，最多能减少46%的推理token使用。
参考论文放在这：arxiv.org/abs/2509.13237
