When2Think：面向高效混合推理模型的难度感知长度控制
大型推理模型在复杂任务上表现出色，但常在简单问题上浪费计算资源，在困难问题上又推理不足。When2Think是一种后训练框架，可根据每个问题的难度动态分配推理深度。该方法结合实例级难度感知奖励塑形、基于验证器的奖励以及批次标准化优势，无需训练奖励模型，也无需在线查询参考模型。在数学基准测试中，相比基础模型，AIME24上的Pass@3提升10.0%，Token使用量减少27.9%。在AIME25上，When2Think取得40.0%的Pass@3，超过了压缩方法和仅采用路由的基线。
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