CAR CAR（Certainty-based Adaptive Reasoning）是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架，旨在提升大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理，根据模型对答案的置信度（PPL）决定是否进行详细推理，从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答（VQA）、关键信息提取（KIE）等任务，在数学 AI项目与工具 2025年06月11日 73 点赞 0 评论 360 浏览
