近日，一项名为Chain of Draft的创新推理策略在arXiv预印本平台引发关注。该技术通过精简推理路径设计，在保持与经典Chain-of-Thought方法相当甚至更高准确率的前提下，显著降低了大型语言模型的token消耗量。实验数据显示，这一方法在数学证明、复杂逻辑推理等挑战性任务中表现突出，其token使用效率提升最高可达40%。这种突破性进展对降低AI推理成本具有重要价值，尤其适用于需要持续运行的大规模商业部署场景，如智能客服、自动化报告生成等领域。研究人员指出，该方法通过动态评估中间推理步骤的价值，智能跳过冗余计算环节，为提升大模型经济性提供了新思路。