大模型推理越来越慢，问题出在哪儿？斯坦福等机构的一篇新论文给出了一个反直觉的答案：中间那部分思维链，可能根本没必要保留。

这篇题为 Prefix Sliding for efficient test-time scaling 的论文提出了一种叫 Prefix Sliding 的方法——推理时只保留任务前缀和最近 token 的滑动窗口，把中间冗长的推理过程直接丢掉。结果令人意外：无需重新训练，推理速度就能提升约 3 倍。

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思维链的"冗余"问题

长推理（long reasoning）模型在复杂任务上表现好，但代价是生成大量中间 token，推理成本和时间都跟着涨。此前的主流思路是压缩模型或优化计算，而 Prefix Sliding 的思路更直接：既然中间步骤是"过程"，那能不能不存？

论文的核心做法是维护一个滑动窗口，只保留任务前缀和最近生成的 token，中间的推理 token 随窗口滑动被丢弃。这样既保留了任务上下文，又避免了中间过程的存储和计算开销。

3倍提速，代价是什么？

实验结果显示，在多个推理任务上，Prefix Sliding 让推理速度提升约 3 倍，且无需重新训练模型。这意味着它可以直接套用在现有模型上，落地门槛低了不少。

当然，论文也提到，丢弃中间 token 对某些需要完整推理链的任务可能有影响。但整体来看，这个方向给长推理的效率优化提供了一个新思路——不是让模型想得更快，而是让它少留"草稿"。