SGP-CoT：让大语言模型自主决定思考路径的自引导链式思维剪枝技术

ACL 2026主会论文SGP-CoT提出无需外部监督的链式思维剪枝方法，让推理模型自主判断思考步骤的重要性，在保持推理质量的同时显著降低计算开销，为大模型推理优化提供新方案。

随着大语言模型（LLM）在复杂推理任务表现提升，链式思维（CoT）prompting成为激发推理能力的主流方法，但冗长中间步骤带来计算成本高、推理延迟大的问题，限制资源受限环境应用。如何在保持推理质量前提下精简思考路径是当前关键挑战。

核心思想：模型自知其重（Your Reasoning Model Knows What Counts），无需人工标注或额外评判模型，利用自身能力判断步骤价值。技术机制：1.步骤重要性评估：生成完整推理链后，引导模型自我评估各步骤重要性；2.动态阈值剪枝：根据任务难度自适应调整剪枝强度；3.重构优化推理链：重组保留步骤为连贯路径。

1.计算效率提升：减少token数量，降低延迟和资源消耗；2.完全自监督：无需人工标注，可无缝集成到支持CoT的LLM；3.可解释性增强：显式识别关键步骤，清晰展示决策过程；4.灵活适配：动态阈值适应不同任务，可调整延迟-准确率权衡。

应用场景：实时对话系统（改善用户体验）、移动设备（本地部署可行）、多轮复杂推理（错误分析调试）。未来方向：结合推测性解码、模型量化；扩展到多模态推理场景。

SGP-CoT是链式思维优化领域的重要进展，证明LLM可自主识别和优化推理过程，为理解改进模型思维机制提供新视角，对大模型推理优化的研究者和工程师具有重要参考价值。