ThinkJev：面向校准类型化决策的任意预算单次思考方法

ThinkJev 提出了一种基于单一混合思考模型的快慢双系统，无需额外训练即可为大语言模型的闭集类型化决策动态分配思考预算。在 5% 目标错误率设定下，Qwen3.5-27B 让快系统直接处理 24.5% 的决策（实际错误率 3.9%），其余任务在置信时提前停止思考，仅消耗 72% 思考 token 达到 81.6% 准确率，相关代码已公开。