CoRT框架：引领语言模型推理效率的革新之路

> ### 摘要 > 在NeurIPS 2025会议上，中国科学技术大学、香港中文大学（深圳）与通义千问联合研究团队提出了一种名为CoRT（Code-Optimized Reasoning Training）的后训练框架，旨在提升大型语言模型在调用代码工具进行推理时的效率。该方法仅需30个样本即可实现显著优化，使模型在推理过程中的token消耗降低达50%。CoRT通过优化模型生成代码的结构与逻辑表达，减少了冗余计算与交互开销，从而大幅提升了推理效率。这一进展为大模型在资源受限场景下的部署提供了可行路径，也为代码增强型推理系统的实际应用奠定了基础。 > ### 关键词 > CoRT, 代码优化, 语言模型, 推理效率, token ## 一、CoRT框架的原理与设计 ### 1.1 CoRT框架的提出背景与目标 在人工智能迅猛发展的今天，大型语言模型（LLM）在复杂推理任务中展现出惊人的潜力，尤其是在结合代码工具进行逻辑推导和问题求解时。然而，这种能力的背后往往伴随着高昂的计算成本——频繁的代码调用、冗长的生成过程以及庞大的token消耗，严重制约了模型在实际场景中的高效部署。面对这一挑战，中国科学技术大学、香港中文大学（深圳）与通义千问联合研究团队在NeurIPS 2025会议上提出了CoRT（Code-Optimized Reasoning Training）这一创新性后训练框架。其核心目标并非提升模型的准确率，而是聚焦于“效率革命”：如何让大模型在保持强大推理能力的同时，以更精炼的方式调用代码工具，减少不必要的交互开销。令人惊叹的是，该框架仅用30个精心设计的训练样本，便实现了推理过程中token消耗降低50%的突破性成果。这不仅标志着模型优化从“规模驱动”向“结构优化”的深刻转变，也为资源受限环境下的AI应用开辟了崭新的可能性。 ### 1.2 CoRT框架的核心构成要素 CoRT之所以能在极小数据规模下实现显著优化，关键在于其高度凝练且精准的核心架构设计。首先，该框架引入了一种**代码路径压缩机制**，通过对模型生成的代码逻辑进行结构化分析，识别并剔除冗余语句与重复调用，从而实现代码表达的极致简洁。其次，CoRT构建了一个**轻量级反馈回路系统**，在推理过程中动态评估代码执行的有效性，并引导模型学习更高效的调用策略。此外，研究团队特别设计了一套**面向代码推理的任务模板库**，尽管整个训练集仅有30个样本，但每一个样本都经过深度打磨，覆盖多种典型编程推理场景，确保模型能够在有限数据中捕捉到最具泛化价值的模式。这些要素共同构成了CoRT的“高效基因”，使其无需大规模训练即可完成行为重塑。值得一提的是，该框架完全基于后训练阶段实现优化，不依赖模型预训练权重的调整，极大提升了其在现有大模型上的可迁移性与实用性。 ### 1.3 CoRT框架的工作原理详解 CoRT的工作原理体现了一种“以少驭多”的智慧。它并不试图重新训练整个语言模型，而是在已有模型基础上，通过一个紧凑的后训练流程，专门优化模型在调用代码解释器时的行为模式。具体而言，在推理过程中，传统模型往往会生成冗长、分步过细甚至重复的代码片段，导致与执行环境频繁交互，造成大量token浪费。CoRT则通过引入**代码抽象与合并策略**，教会模型将多个低效步骤整合为一段高内聚、低耦合的程序逻辑，从而减少调用次数与上下文传输量。例如，在数学推导或数据处理任务中，模型原本可能分五步完成的操作，经CoRT优化后可压缩为两到三步，每一步都更具信息密度。这一过程依赖于对少量高质量样本的模仿学习与强化反馈，使模型逐步形成“写得更少，做得更多”的推理习惯。实验表明，正是这种精细化的行为调优，使得token消耗整体下降达50%，同时未牺牲任务完成质量。CoRT的成功，不仅是技术上的突破，更是对“智能效率”本质的一次深刻诠释。 ## 二、CoRT在推理效率上的提升 ### 2.1 推理效率的提升途径 在大型语言模型日益深入实际应用的今天，推理效率已成为决定其能否“落地生根”的关键命脉。传统模式下，模型在面对复杂任务时倾向于生成冗长、碎片化的代码片段，频繁调用解释器，导致交互链条拉长、资源消耗剧增。CoRT框架的出现，宛如一场静默却深刻的革命，它不追求模型规模的扩张，而是聚焦于行为逻辑的重塑。通过引入代码路径压缩机制与动态反馈系统，CoRT教会模型以更聪明的方式思考：如何将五步拆解合并为两步精炼操作？如何在一次调用中完成多层逻辑推演？这种从“量”到“质”的转变，使得推理过程不再是机械的步骤堆叠，而成为一种高度凝练的智能表达。更重要的是，这一优化完全发生在后训练阶段，无需改动预训练权重，极大增强了其在现有大模型生态中的适配性与推广价值。CoRT所开辟的这条效率提升之路，不仅是技术路径的创新，更是对AI可持续发展的深情回应——让智能不再奢侈，让计算更有温度。 ### 2.2 30个样本训练的实效分析 令人震撼的是，CoRT仅凭**30个精心设计的训练样本**，便实现了对大型语言模型推理行为的深刻重塑。这背后并非偶然，而是研究团队对数据质量与结构设计极致追求的结果。每一个样本都像是一颗被精心打磨的思想种子，蕴含着典型编程推理场景中的核心逻辑模式——从数学公式推导到数据清洗流程，从条件判断优化到循环结构重构。这些样本构成了一个高密度的知识浓缩体，使模型能够在极短的学习周期内捕捉到“高效代码生成”的本质规律。相较于动辄百万级样本的常规微调方法，CoRT展现了小样本训练的巨大潜力，证明了“少即是多”的哲学在AI优化中的现实可行性。这种轻量化训练不仅大幅降低了算力需求，也加速了模型迭代周期，尤其适用于资源受限或隐私敏感的应用环境。30个样本，看似微不足道，却撬动了一场关于效率与智慧的范式变革，彰显了人类设计智慧在AI进化中的主导力量。 ### 2.3 token消耗降低率的实际效果 实验数据显示，CoRT成功将大型语言模型在推理过程中的**token消耗降低了50%**，这一数字背后蕴藏着深远的实际意义。Token作为衡量语言模型通信与计算成本的基本单位，其消耗直接关联到响应速度、服务器负载与运行成本。降低一半的token使用量，意味着模型可以在相同带宽下更快地完成任务交互，显著提升用户体验；对于企业级部署而言，则等同于将推理成本削减近半，极大增强了商业可行性。尤其是在边缘设备或移动端等资源受限场景中，这种优化堪称革命性突破——原本因高昂开销而难以部署的智能推理系统，如今有望真正走入日常应用。更为重要的是，token的减少并未以牺牲准确性为代价，任务完成质量依然保持稳定。这表明CoRT不仅做到了“省钱”，更做到了“省得聪明”。当AI开始学会用最简洁的语言表达最复杂的逻辑，我们离真正高效、可持续的智能未来，又近了一步。 ## 三、CoRT在语言模型中的应用 ### 3.1 CoRT在大型语言模型中的应用场景 当人工智能从实验室走向真实世界，效率便不再是锦上添花的优化项，而是决定生死的命脉。CoRT（Code-Optimized Reasoning Training）的诞生，恰如一场及时雨，润泽了那些对响应速度与资源消耗极度敏感的应用场景。在金融领域的高频算法决策中，模型需在毫秒级完成复杂逻辑推导，传统代码调用方式因token开销庞大而难以承受，而CoRT通过将推理路径压缩50%，使系统能够在更低延迟下稳定运行。在移动设备端，搭载大模型的智能助手往往受限于算力与带宽，CoRT仅用30个样本的轻量后训练，即可让模型“学会”更简洁地表达代码逻辑，显著延长电池寿命并提升交互流畅度。更令人振奋的是，在教育科技领域，CoRT赋能的AI辅导系统能以更少的计算成本实现精准解题推演，让更多偏远地区的学生也能享受到高质量的个性化教学服务。这些场景背后，是CoRT将“写得少、做得多”的智慧深植于模型行为之中的结果——它不只是一个技术框架，更是通往普惠智能的一把钥匙。 ### 3.2 CoRT与现有技术的比较分析 回望当前主流的语言模型优化路径，多数仍执着于“更大即更强”的预训练范式，依赖海量数据与惊人算力进行微调，动辄消耗数万甚至百万级样本。相比之下，CoRT宛如一股清流，以其**仅30个样本**的极简训练规模，实现了同等甚至更优的推理效率提升。传统的思维链（Chain-of-Thought）方法虽提升了可解释性，却加剧了token膨胀；程序辅助语言模型（PAL）虽引入外部执行器，但频繁交互导致通信成本居高不下。而CoRT独辟蹊径，不改变预训练权重，仅通过后训练阶段的行为引导，教会模型生成结构更紧凑、逻辑更凝练的代码。这种“轻介入、深影响”的策略，不仅避免了灾难性遗忘的风险，还极大增强了跨模型迁移能力。更重要的是，其50%的token消耗降幅，并非以牺牲准确性为代价，反而因减少了冗余步骤而提升了执行稳定性。CoRT不是对旧范式的修补，而是一次范式跃迁——它告诉我们：真正的智能，不在于说了多少，而在于是否说得精准。 ### 3.3 CoRT框架的局限性及其改进方向 尽管CoRT在推理效率优化上取得了令人瞩目的突破，但它并非无懈可击的终极方案。目前，该框架高度依赖于那30个精心设计的训练样本的质量与覆盖广度，若任务类型偏离模板库所涵盖的范畴，模型的泛化能力可能骤然下降。此外，CoRT主要聚焦于代码生成阶段的结构压缩，尚未深入干预执行反馈的动态学习机制，这意味着在面对高度迭代或状态依赖型任务时，其优化效果可能存在瓶颈。另一个潜在挑战是，当前实验均基于标准测试环境，真实部署中网络延迟、解释器兼容性等问题可能削弱token节省的实际收益。未来，研究团队计划引入自动生成高质量训练样本的元学习机制，并探索与强化学习结合的闭环优化路径，以增强模型在未知场景下的适应力。同时，扩展CoRT至多模态推理与分布式执行环境，也将成为下一阶段的重要方向。唯有不断突破边界，才能让这颗“效率革命”的种子，成长为支撑智能未来的参天大树。 ## 四、CoRT的未来展望 ### 4.1 CoRT在人工智能领域的发展潜力 在人工智能迈向“精智时代”的关键转折点上，CoRT如同一束穿透迷雾的光，照亮了效率优先的新路径。它不依赖庞大的算力堆砌，也不追逐参数规模的无限扩张，而是以仅30个样本的极简训练，实现了推理过程中token消耗降低50%的惊人突破。这一成果背后，蕴藏着深远的发展潜力——它标志着AI优化正从“粗放式增长”转向“精细化雕琢”。未来，CoRT所代表的小样本后训练范式有望成为大模型行为调优的标准组件，嵌入各类代码增强型推理系统中。更令人振奋的是，其无需修改预训练权重的设计，使得该框架可快速适配通义千问、LLaMA、ChatGLM等主流模型，展现出强大的生态兼容性。随着研究深入，CoRT或将催生出“推理效率即服务”（REaaS）的新模式，在云端与边缘端之间架起高效协同的桥梁。当智能不再以消耗为代价，而以简洁为美，我们或将见证一个更加绿色、可持续的人工智能新时代。 ### 4.2 CoRT框架对未来技术趋势的影响 CoRT的出现，不仅是技术层面的一次跃迁，更是对未来AI发展范式的深刻重塑。长期以来，行业习惯于用更多数据、更大模型、更强算力来换取性能提升，但这种“军备竞赛”模式已逐渐逼近物理与经济的双重极限。CoRT以30个样本撬动50%的效率增益，向世界宣告：真正的进步，不在于“做得更多”，而在于“想得更巧”。这一理念将引领未来技术走向“轻量化智能”的新纪元——强调结构优化、逻辑凝练与资源节约。我们可以预见，未来的语言模型将不再是臃肿的“话语机器”，而是懂得克制与精准表达的“思维伙伴”。CoRT所倡导的代码路径压缩与动态反馈机制，也可能被延伸至多模态推理、自动规划乃至具身智能领域，推动整个AI系统向高内聚、低冗余的方向演进。当效率成为核心指标，CoRT不仅改变了模型的行为，也重新定义了智能的本质：智慧，从来不是喧嚣的堆叠，而是静默中的顿悟。 ### 4.3 CoRT在产业应用中的前景 在真实世界的土壤中，CoRT正展现出前所未有的落地生命力。其仅需30个样本即可完成高效后训练的特性，极大降低了企业在私有化部署中的门槛与成本，尤其适用于金融、医疗、教育等对数据隐私敏感且算力受限的行业。想象一下，在一所偏远山区的学校里，搭载CoRT优化模型的AI教师能以一半的通信开销完成复杂数学题的分步推导，让更多孩子享受到高质量的个性化辅导；在自动驾驶系统的决策模块中，CoRT帮助车载AI用更少的token完成环境逻辑推理，显著缩短响应延迟，提升安全边界。而在企业级服务中，客服机器人借助CoRT实现代码辅助推理的轻量化运行，可在不牺牲准确率的前提下将运营成本削减近半。这些场景不再是遥远的愿景，而是正在加速到来的现实。CoRT不仅是一项技术，更是一种普惠智能的催化剂——它让高效推理走出实验室，走进千行百业，真正实现“智能平权”的伟大图景。 ## 五、总结 CoRT（Code-Optimized Reasoning Training）作为中国科学技术大学、香港中文大学（深圳）与通义千问联合提出的创新后训练框架，在NeurIPS 2025会议上展现了提升大型语言模型推理效率的突破性路径。该框架仅用30个样本即实现推理过程中token消耗降低50%，显著减少了代码调用的冗余与交互开销，同时保持任务准确性。其无需修改预训练权重的设计，增强了在主流模型中的可迁移性与部署灵活性。CoRT不仅推动了代码增强型推理系统的轻量化发展，也为资源受限场景下的AI应用提供了高效、可持续的解决方案，标志着大模型优化正迈向以“结构精炼”为核心的效率新时代。