美團技術團隊 AAAI 2026 論文精選：大模型推理效率與強化學習策略的深度突破

隨著大型語言模型（LLM）邁向推理能力（Reasoning）的軍備競賽，業界已逐漸從單純的參數規模擴張，轉向如何透過強化學習（RL）與優化算法提升模型的邏輯思考效率。在人工智慧頂級國際學術會議 AAAI 2026 中，美團技術團隊展現了其在 AI 基礎研究的深厚實力，精選收錄的 8 篇論文涵蓋了大模型推理優化、退火策略（Annealing Strategies）、過程獎勵模型（Process Reward Models）及強化學習等多項前沿技術方向。這些研究不僅解決了當前 LLM 在處理複雜任務時的「過度思考」問題，更為企業級 AI 架構提供了更具成本效益的訓練與推理路徑。(美團技術團隊)

一、解決「過度思考」：可驗證過程獎勵機制（VSRM）

在推動 LLM 具備類似 OpenAI o1 的鏈式推理（Chain-of-Thought, CoT）能力時，研究人員發現模型常出現輸出過於冗長、包含大量無效推理步驟的現象，這被學界稱為「過度思考（Overthinking）」。美團技術團隊在論文《Promoting Efficient Reasoning with Verifiable Stepwise Reward》中，針對此問題提出了可驗證過程獎勵機制（Verifiable Stepwise Reward Mechanism, VSRM）。(美團技術團隊)

VSRM 的核心在於將獎勵訊號精細化到「步驟級別」，而非傳統的結果導向獎勵。其技術架構包含以下重點：

特殊 Token 劃分：利用特定標籤將推理路徑切分為多個邏輯步驟，確保每一步的可讀性與獨立性。
動態獎勵分配：系統會根據每個推理步驟前後的正確率變化來分配獎勵。若某一步驟有效提升了最終獲得正確答案的機率，則給予正向獎勵；反之則懲戒。
前瞻窗口機制（Look-ahead Window）：為了解決獎勵訊號過於稀疏的問題，引入了折扣因子將未來的正確率變化向前回傳，讓模型在推理初期就能獲得密集的反饋訊號。

實驗結果顯示，VSRM 能在不犧牲數學與邏輯基準測試（Benchmarks）性能的前提下，大幅縮減模型輸出的長度。這對於 IT 架構師而言，意味著可以在保持模型推論品質的同時，顯著降低 API 調用成本與 Token 延遲。(美團技術團隊)

二、訓練優化的縮放法則：退火策略（Annealing Strategies）的轉移性研究

在大模型訓練的後期階段，退火策略（降低學習率以穩定模型權重）對最終性能至關重要。美團在《Scaling and Transferability of Annealing Strategies in Large Language Model Training》一文中，深入探討了不同訓練配置下損失函數（Loss）的演變規律。(美團技術團隊)

該研究提出了一個改進的縮放法則（Scaling Law）公式，其核心貢獻在於：

指標轉換：證明在特定場景下，「訓練步數（Training Steps）」比傳統的「訓練 Token 數」更能精準追蹤損失曲線。
參數積分模型：新公式引入了學習率對步數的積分（前向效應）以及動量對步數的積分（退火動量項），讓開發者能預測在不同 Batch Size 與學習率調度下的模型表現。

這項研究為資深工程師在進行模型微調（Fine-tuning）或預訓練時，提供了更科學的參數設置依據，避免了反覆試錯帶來的算力資源浪費。

三、企業 IT 與 AI 的實務結合：從理論到落地

美團技術團隊的研究不僅限於學術理論，更緊密結合了其業務場景（如外賣、旅遊、生活服務）。除了 AAAI 2026 的論文外，美團近期發布的 LongCat-Flash-Omni 模型與 VitaBench 評測基準，也展現了 AI 智能體（Agent）在複雜生活場景中的應用潛力。(美團技術團隊)

對於 IT 技術主管與資安工程師而言，美團的技術路徑提供了幾點啟示：

推理效率即競爭力：透過 VSRM 等機制，企業可以優化私有化部署模型的 Response Time，提升用戶體驗。
免訓練推理的探索：參考同場會議中如快手提出的 DyLaR（動態潛空間推理）等技術，如何在不重訓模型的情況下提升語義保真度，是未來企業節省算力的重要方向。(知乎專欄)
邊緣運算的結合：隨著台灣經濟部推動的「2026 智慧創新大賞（Best AI Awards）」聚焦於 Edge AI 與在地化模型微調，美團這類提升模型推理效率的研究，將成為 Edge AI 落地的重要技術基石。(台北市電腦商業同業公會)

四、總結：邁向更精簡且強大的 AI 推理

AAAI 2026 的精選論文反映了當前 AI 研究的轉向：從單純追求「模型更大」轉向「過程更優」。美團技術團隊透過 VSRM 解決了 LLM 的冗餘輸出問題，並透過退火策略的研究優化了訓練經濟學。這些技術突破不僅是學術上的成就，更是 AI 工程師在構建下一代智慧化企業架構時，必須掌握的核心技術趨勢。

📂 收合（點我收起）


// 概念示範：VSRM 步驟獎勵邏輯簡化虛擬碼
function calculateStepReward(trajectory, currentStep) {
    const probBefore = evaluateCorrectness(trajectory.slice(0, currentStep));
    const probAfter = evaluateCorrectness(trajectory.slice(0, currentStep + 1));
    
    // 基礎獎勵為正確率變化
    let reward = probAfter - probBefore;
    
    // 引入前瞻窗口機制 (Look-ahead)
    const discountFactor = 0.9;
    for (let i = 1; i <= LOOK_AHEAD_WINDOW; i++) {
        reward += Math.pow(discountFactor, i) * getFutureDelta(trajectory, currentStep + i);
    }
    
    return reward;
}