返回资源列表

Sebastian Raschka, PhD(Substack 杂志) · Sebastian Raschka

Controlling Reasoning Effort in LLMs

理解推理模型的训练与推理期扩展机制,以及如何让模型具备低、中、高多种推理努力模式。

打开官方课程
难度
见前置条件
类型
博客与教程 · 文章
语言
en
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
打开即可学习

使用限制

浏览器直接阅读即可,网页未说明必须注册或订阅才能看到正文。

练习与作业
开课提示词尚未实际运行验证
  1. 选择学习环境

    浏览器或在线环境

    作者在开头说明本文可独立阅读,但会引用其此前几篇相关文章作为补充;建议按小节顺序推进,遇到图 4–12 的示意图时对照文字理解。

    无强制账号或软件要求,浏览器可读即可。

  2. 准备工具和账号

    标“选用”的可以跳过。

    • 浏览器在线阅读文章正文与图表

    运行费用:实践无额外费用,本文为概念讲解,原站未提出需要付费云服务或 API 的练习。

  3. 让 AI Agent 一次搭好课程

    复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。

    开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证
    请帮我把「Controlling Reasoning Effort in LLMs」的学习环境一次准备好,让我之后只需要按顺序学习和做练习。
    开始前先问我:课程放在哪个目录(等我给出完整路径),确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。
    
    课程入口:https://magazine.sebastianraschka.com/p/controlling-reasoning-effort-in-llms
    我的系统:Windows。如果实际不符,先调整方案。
    本次路线:浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具;只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
    练习:原站未提供配套练习;可在阅读后自己整理一张“训练期扩展 vs 推理期扩展”的对比笔记。
    课节(官方顺序):
    1. Controlling Reasoning Effort in LLMs(全文主页):https://magazine.sebastianraschka.com/p/controlling-reasoning-effort-in-llms
    
    1. 环境
    - 无需安装环境,浏览器即可
    - 安装前先列出要装的软件和命令,等我同意;已装好的直接复用。
    2. 材料
    - 官方课程页面:只记录链接 https://magazine.sebastianraschka.com/p/controlling-reasoning-effort-in-llms
    3. 目录(最外层放在我确认的位置)
    controlling-reasoning-effort-in-llms/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-controlling-reasoning-effort-in-llms/
    - 每课文件夹里建 notes.md(顶部写本课官方链接)和 exercises/;课节文件夹名称与上面一致。
    - 已有课程目录先检查并复用;不覆盖笔记、作业或 progress.md,不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布,不能代写讲义或虚构练习。
    4. 自检
    - 创建 check-env.md,逐项检查并记录“通过/未通过”:
    - 按浏览器或在线 notebook 清单检查,不为自检安装本机终端。
      - 打开 https://magazine.sebastianraschka.com/p/controlling-reasoning-effort-in-llms  → 能看到标题、作者 Sebastian Raschka 与第 1 节“A brief definition of reasoning models”正文
      - 阅读第 2.1 节并回答:RLVR 的奖励由哪两部分构成  → 能答出最终答案正确性与回答格式两项
    - 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目,按相应方式操作,不直接粘贴进 shell;脚本只包含当前系统可执行的命令。
    - 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项;需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”,不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
    - 运行一次,把结果给我看;未通过的项目说明原因和修复办法。
    5. 学习计划
    - README.md:课程入口、课节清单(带链接)、每次学习怎么开始(使用“每课提示词”)。
    - progress.md:每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
    6. 最后分三部分汇报:已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。
    
    边界:
    - 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作,先告诉我原因,等我同意。密钥由我在本机配置,不发到聊天,不写进笔记或版本库;原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
    - 不替我写练习或作业答案,也不替我提交。我卡住时只给提示;我明确要求时才给解答。
    - 只下载许可允许个人保存的材料;其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
    如果你不能直接操作我的文件系统,请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
    搭好后的课程目录
    controlling-reasoning-effort-in-llms/
    ├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
    ├── progress.md      # 每课:读讲义 / 做练习 / 记笔记
    ├── questions.md     # 待解决的问题
    ├── check-env.md     # 环境自检,按 README 操作
    ├── data/            # 练习用到的样例数据
    └── lessons/         # 每课一个文件夹:notes.md + exercises/
        └── 01-01-controlling-reasoning-effort-in-llms/
准备好了,开始学习

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-21
指南参考

版权与转载

  • 课程材料未标明许可:仅供个人学习,转载、修改或商用前请先联系原作者。
  • 本站只提供原始链接和学习指南,不转载、不镜像课程材料;引用时请注明原作者与出处。