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近日，UC伯克利的一项研究表明，通过简化推理模型的思考过程，反而能够提高其准确率。研究发现，减少不必要的思考量，可以使模型更专注于核心问题，从而提升效率与精确性。这一结论为人工智能领域的模型优化提供了新思路，表明在某些情况下，“少即是多”的原则同样适用于复杂算法的设计。