Hao Zeng等提出PAC Reasoning控制推理性能损失

Hao Zeng等研究者在arXiv发布的研究中提出PAC Reasoning（Probably Approximately Correct Reasoning），为大推理模型的高效推理控制性能损失，该论文被NeurIPS 2026接收为海报论文。 该方法通过构建性能损失的上置信界并设定切换阈值，让模型在思考与非思考模式间动态切换，以distribution-free方式保证性能损失不超过用户指定的容忍度。研究者称该方法在推理基准上验证了节省计算预算并控制性能损失的效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。