论文提出用文言文压缩中文LLM推理提升解码效率
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论文提出用文言文压缩中文LLM推理提升解码效率
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AI 综述
Minghan Li 与 Guodong Zhou 在 arXiv 论文（arXiv:2610.19741）中提出 Wenyan Thinking 方法：将中间推理改写为文言文、保留简短直接答案，并用改写后的数据微调 Qwen3-4B-Thinking-2507，只重写推理字段。 作者称，紧凑改写本身解释了大部分效率提升，而文言文在主要基准上持续优于紧凑现代汉语控制组。该结果基于论文摘要，具体基准数值材料未说明。
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最新进展10月15日 12:00
Wenyan Thinking：以文言文紧凑推理提升中文LLM解码效率报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv · cs.AIWenyan Thinking：以文言文紧凑推理提升中文LLM解码效率
基于论文摘要，作者提出 Wenyan Thinking，将 Qwen3-4B-Thinking-2507 的中间推理改写为文言文，同时保留简短直接答案，并以紧凑现代汉语推理作为控制组。
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