这项由清华大学和Infinigence AI联合开展的研究发表于2025年11月的arXiv预印本平台，论文编号为arXiv:2511.08577v1。研究团队由清华大学的傅天宇、游怡辰、陈泽凯，上海交通大学的戴国豪，以及清华大学的杨华中和王喻教授领导。有兴趣深入了解的读者可以通过该论文编号查询完整论文。
在我们的日常生活中，聪明的人往往懂得在简单问题上快速作答，而在复杂问题上花费更多时间深度思考。比如当有人问你"1+1等于几"时，你会瞬间回答"2"，但当面对"如何解决城市交通拥堵"这样的复杂问题时，你会停下来仔细思考各种可能的解决方案。然而，当前的人工智能语言模型却像一个"书呆子"学生，无论问题简单还是复杂，都会用同样的时间和精力去处理，这就造成了巨大的计算资源浪费。
清华大学的研究团队发现了这个问题，并开发出一种名为"Think-at-Hard"（简称
