東京理工大學科研團隊在人工智能推理訓練領域取得突破性進展，其研究論文以編號arXiv:2602.09591v1公開后引發學界關注。該團隊通過對比實驗發現，不同基礎能力的AI模型在處理復雜推理任務時，對推理文本長度的需求存在顯著差異，這一發現為優化AI訓練策略提供了全新視角。

研究選取Qwen3-1.7B Base與DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B兩個模型作為實驗對象，前者代表推理能力較弱的基礎模型，后者則是通過知識蒸餾技術獲得較強推理能力的進階模型。在數學競賽題測試中，科研人員采用DAPO強化學習框架，結合RLOO-LP、ALP、DRPO三種長度控制方法，系統觀察不同模型在推理長度變化時的表現差異。

實驗數據顯示，基礎模型Qwen3呈現出獨特的"長度依賴"特性：隨著推理文本長度增加，其解題準確率持續提升?？蒲腥藛T解釋，這類模型如同初學解題的學生，需要通過完整記錄每個推理步驟來確保方向正確，限制文本長度反而會剝奪其試錯空間。當允許生成更長的推理過程時，模型有更多機會偶然發現正確解法，并通過強化學習機制鞏固有效推理模式。

與之形成鮮明對比的是，進階模型DeepSeek-R1展現出倒U型性能曲線。該模型在中等長度推理時表現最佳，過短導致思考不充分，過長則引發"過度分析"現象。研究團隊通過答案分布分析發現，當推理文本過長時，模型雖能保持主要答案的正確性，但會生成大量偏離目標的次要答案，這種分散化失誤顯著降低了整體表現。這類似于經驗豐富的廚師過度調整火候，反而破壞菜品本味。

科研人員構建的投籃理論模型為這種現象提供了量化解釋。他們將AI推理過程比作射手投籃，正確答案對應籃筐位置?；A模型因瞄準能力不足，需要增加投籃次數提高命中概率；進階模型雖具備精準瞄準能力，但過度思考會導致動作變形，使投籃軌跡分散。通過引入模式準確率、答案熵、模式占比三個指標，研究團隊成功量化不同模型的失誤模式，為長度控制策略提供理論依據。

這項發現對AI產品開發具有直接指導意義。在訓練階段，開發者需根據模型能力動態調整長度約束：對基礎模型應放寬文本長度限制，允許其充分探索推理路徑；對進階模型則需通過適度懲罰機制，引導其聚焦核心推理步驟。在實際部署時，基于基礎模型的系統需預留更多計算資源，而進階模型系統則可優先優化響應速度，這種差異化策略能有效平衡性能與效率。

研究團隊同時指出當前工作的局限性。實驗僅涉及數學推理領域，且測試模型數量有限。不同類型推理任務（如邏輯推理、創意寫作）可能呈現不同規律，隨著大模型架構持續演進，現有結論可能需要修正。不過，該研究建立的分析框架為后續研究提供了重要工具，其提出的差異化訓練理念，正在推動AI開發從"一刀切"向"精準施策"轉變。

針對開發者關心的實踐問題，研究團隊建議：在構建AI推理系統時，應建立模型能力評估機制，根據測試結果自動匹配長度控制參數。例如，可通過少量樣本測試判斷模型屬于"探索型"還是"精煉型"，進而選擇RLOO-LP或ALP等適配方法。這種動態調整策略，能有效避免資源浪費與性能損失的雙重困境。