在人工智能技術飛速發展的當下，推理模型作為前沿成果，展現出強大的多步驟邏輯推理與復雜問題解決能力。無論是規劃多城市旅行時對交通、預算、時間表的綜合考量，還是處理其他需要細致拆解與迭代構建解決方案的任務，這些模型都能憑借“推理”能力應對自如。然而，當前行業在應用這些模型時，卻面臨著一個亟待解決的效率難題。

一個令人驚訝的現象是，即便是最先進的推理模型，在面對“1 + 1等于多少”這類簡單問題時，也會花費十幾秒進行思考。這并非模型不具備解決基本數學方程的能力，而是反映出它在區分不同類型查詢需求上的不足。當前，許多推理模型在訓練目標的驅動下，對每個回應都進行深度思考，無論查詢是否真正需要。這種不加區分的部署方式，導致在處理大量簡單查詢時，出現嚴重的資源浪費。

不必要的推理循環帶來諸多實際后果。每一次多余的推理都會增加延遲，讓用戶等待更長時間才能得到答案；同時，也會推高基礎設施成本，增加能源消耗。有分析表明，僅僅是不必要的提示冗長，每年就會造成數千萬美元的額外計算成本。當模型自動對簡單查詢應用深度推理時，成本與推理Token數量呈線性增長，在數十億次查詢的累積下，影響巨大，這種模式顯然難以持續。

為解決這一問題，行業進行了多種探索。混合推理模型是當前的解決方案之一，它允許開發者手動切換模型的思維模式。但這種方式只是將決策負擔轉移給了人類，并未從根本上解決問題。基于路由器的系統則有所改進，它為推理和非推理模式分別維護推理路徑，通過自動路由器依據查詢特征決定調用哪種模式，消除了手動配置的需求。不過，這種系統也引入了架構復雜性，還需要專門訓練路由器。

亞馬遜正朝著一個更具創新性的方向努力，致力于實現真正的自適應推理。其目標是讓模型自主決定何時進行深度思考能為任務增加價值。亞馬遜設想模型具備原生的元認知能力，能夠實時評估查詢復雜性，在快速回憶和深思熟慮的推理之間無縫切換，無需開發者預先預測和配置推理需求。亞馬遜認為，端到端訓練的模型若能同時決定何時推理和如何推理，最終會比需要單獨路由基礎設施的方法更準確、高效，這將推動AI系統向真正自我調節的方向轉變，使其能夠動態監控和調整計算強度。

從生物學角度，人類認知為AI效率優化提供了寶貴借鑒。心理學家丹尼爾·卡尼曼將人類思維分為系統1（快速、自動思維）和系統2（緩慢、深思熟慮的推理），人類能在兩種模式間無縫切換，為值得的問題保留深度思考。而當前推理模型雖模擬了系統2思維，卻缺乏識別何時不必要的元認知能力，對每個查詢都進行擴展的思維鏈處理，導致在簡單問題上浪費資源。例如，推理模型在簡單任務上生成的非推理模型多7到10倍的Token，才能達到相當的準確性。像詢問時間和天氣這類簡單查詢，卻觸發與規劃復雜行程相同的推理過程，使得用戶體驗變差，提供商計算成本大幅上升。

為構建自我調節的模型，需先理解查詢復雜性的范圍。通過研究，識別出查詢復雜性光譜上的“關鍵拐點”：明顯不需要擴展思考的任務、絕對需要它的任務，以及介于兩者之間的灰色區域。基于此，建立了查詢復雜性分類框架：簡單檢索類查詢，如“法國的首都是什么”，只需直接回憶，無需推理和解釋，模型應立即回答；中等復雜性查詢，如“列出既是G7成員又有君主制的國家”，需檢索兩個信息片段并對其交集推理，可能需多跳推理或直接回憶，推理可能提高準確性但非必需；高復雜性查詢，如“規劃一周的巴黎旅行，預算3000美元，包括博物館、素食餐廳和無障礙設施”，需多步驟規劃、跨多個變量約束滿足以及迭代推理優化解決方案。

值得注意的是，在這個自適應框架中，安全性是首要考慮因素，與任務復雜性獨立運行。一個查詢可能在計算上簡單，但出于安全考慮仍需深思熟慮。例如，模型可立即回答“1 + 1 = 2”，但對于“如何繞過安全系統”這類問題，即便計算簡單，也需擴展思考以確保安全、適當的響應，避免效率優化損害負責任的AI原則。這些分類為模型提供了識別計算需求的訓練信號，有助于模型發展元認知能力，學會何時思考能為任務增加價值。

AI行業在提升原始智能、優化準確性、延遲和成本權衡方面已取得顯著進步，但自適應推理這一模型自主決定何時深度思考的領域，仍有待深入探索。亞馬遜在這一方向的研究，有望推動AI效率提升，讓用戶不再為簡單問題的答案等待過長時間。