Overthinking Dataset|人工智能数据集|机器学习数据集

该数据集由加州大学伯克利分校等机构的研究人员创建，是首个针对大型推理模型在智能体任务中平衡推理与行动困境的全面实证研究。数据集包含4018个轨迹，记录了模型在软件工程任务中的行为，旨在研究大型推理模型在智能体环境中的表现，并解决过度依赖内部推理导致的问题。

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数据集介绍

构建方式

该数据集通过实验和分析大推理模型（LRMs）在软件工程任务中的表现来构建。实验使用了SWE Bench Verified作为基准，通过分析模型的行为轨迹，识别并量化了三种过度思考模式：分析瘫痪、流氓行为和过早脱离。这些模式通过一个由大型语言模型（LLMs）作为评判者的系统评估框架进行量化，该框架分析了4018个轨迹，并开发了一个评分系统来衡量模型过度思考的倾向。

特点

Overthinking Dataset的特点在于它提供了一个系统化的评估框架，用于量化LRMs在交互式环境中的过度思考行为。数据集揭示了过度思考与任务失败率之间的强相关性，并表明推理模型比非推理模型更容易出现过度思考。此外，该数据集还展示了通过简单的干预措施来减轻过度思考的潜在益处，例如减少推理成本并提高问题解决率。

使用方法

要使用Overthinking Dataset，研究人员可以下载数据集和评估框架，并通过分析模型的行为轨迹来评估其过度思考的倾向。通过比较不同模型的过度思考得分，研究人员可以了解不同模型类型、规模和功能调用支持对过度思考行为的影响。此外，研究人员还可以使用数据集中的轨迹来开发新的干预措施，以减轻LRMs中的过度思考现象。

背景与挑战

背景概述

Overthinking Dataset是一个专注于研究大型推理模型（LRMs）在交互式环境中表现的数据集。该数据集由来自加州大学伯克利分校、苏黎世联邦理工学院、伊利诺伊大学香槟分校和卡内基梅隆大学的研究人员共同创建。该数据集的核心研究问题是LRMs在交互式环境中的过度推理行为，即模型倾向于过度依赖内部推理链而忽视环境交互。这一现象被称为“过度思考”，它对模型在软件工程任务中的表现有着重要影响。Overthinking Dataset的创建为研究LRMs在交互式环境中的表现提供了重要的数据支持，并对相关领域产生了深远的影响。

当前挑战

Overthinking Dataset面临的主要挑战包括：1) LRMs在交互式环境中过度推理的问题；2) 构建过程中所遇到的挑战。在解决领域问题方面，Overthinking Dataset的研究结果表明，过度思考会导致模型性能下降，推理模型比非推理模型更容易出现过度思考现象。在构建过程中，研究人员提出了一个框架来研究过度思考行为，并通过分析4018个轨迹，量化了过度思考的程度。这些挑战的解决对于提高LRMs在交互式环境中的表现具有重要意义。

常用场景

经典使用场景

在软件工程任务中，Overthinking Dataset 被用于分析大型推理模型（LRMs）在交互环境中的表现。该数据集通过记录模型的决策过程和与环境交互的轨迹，揭示了模型在推理与行动之间的权衡。研究人员可以利用该数据集来评估和优化模型在处理实际软件工程任务时的表现，例如解决GitHub问题。此外，该数据集还可以用于开发更有效的推理模型，以减少过度推理并提高问题解决效率。

衍生相关工作

Overthinking Dataset 衍生了一系列相关研究工作。例如，研究人员利用该数据集研究了LRMs在处理不同类型任务时的表现，并提出了新的优化策略。此外，该数据集还促进了LRMs在交互环境中的应用，例如自动化软件开发和机器人控制等领域。通过减少过度推理，可以提高模型的决策效率，从而更好地适应动态环境。

数据集最近研究

最新研究方向

Overthinking Dataset揭示了大型推理模型（LRMs）在代理任务中面临的推理-行动困境，即模型倾向于过度依赖内部推理链而非环境互动。研究发现，过度推理与任务失败率之间存在显著负相关，且推理模型比非推理模型更易出现过度推理现象。研究者提出，通过选择低过度推理分数的解决方案等简单策略，可以显著提高模型性能并降低计算成本。此外，利用原生函数调用能力和选择性强化学习可能有助于减轻过度推理。本研究为平衡推理和行动的代理环境研究提供了新的视角和方向。

相关研究论文

• The Danger of Overthinking: Examining the Reasoning-Action Dilemma in Agentic Tasks

  加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系 · 2025年