ROI-Reasoning: Rational Optimization for Inference via Pre-Computation Meta-Cognition

📄 arXiv: 2601.03822v1 📥 PDF

作者: Muyang Zhao, Qi Qi, Hao Sun

分类: cs.AI

发布日期: 2026-01-07

💡 一句话要点

提出ROI-Reasoning，通过预计算元认知优化LLM在预算约束下的推理性能。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 预算推理 元认知 强化学习 资源分配 数学推理 理性决策

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理缺乏对计算需求的感知，难以在预算约束下优化性能。
  2. ROI-Reasoning通过元认知微调和强化学习，使LLM具备预算感知和理性决策能力。
  3. 实验表明，ROI-Reasoning在预算约束下显著提升了数学推理任务的性能，并降低了遗憾值。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLMs)可以通过足够的计算来实现强大的推理性能，但它们本身并不知道一个任务需要多少计算。我们研究了在严格的全局token约束下，针对多个任务的预算内推理，并将其形式化为有序随机多重选择背包问题(OS-MCKP)。这个角度突出了一个元认知需求——预测任务难度，估计投资回报率(ROI)，并战略性地分配计算资源。我们提出了ROI-Reasoning，一个两阶段框架，赋予LLMs内在的、预算感知的理性。在第一阶段，元认知微调教会模型在生成之前预测推理成本和预期效用，从而实现显式的解决或跳过决策。接下来，理性感知强化学习优化了硬token预算下的序列决策，允许模型学习长期的分配策略。在预算内的数学推理基准测试中，ROI-Reasoning在提高总体分数的同时，显著降低了在紧张计算预算下的遗憾。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLMs）在计算资源受限情况下进行推理的问题。现有的LLM推理方法通常不考虑计算预算，导致在资源有限的情况下，无法有效地分配计算资源，从而影响整体性能。特别是在需要处理多个任务时，如何根据任务的难度和潜在收益，合理分配计算资源是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是赋予LLM元认知能力，使其能够预先评估任务的难度和预期收益（ROI），并根据计算预算做出理性的决策。通过预测推理成本和预期效用，模型可以选择解决或跳过任务，从而在全局范围内优化计算资源的分配。这种方法模拟了人类在资源有限情况下的决策过程，提高了LLM的效率和效果。

技术框架：ROI-Reasoning框架包含两个主要阶段：元认知微调（Meta-Cognitive Fine-Tuning）和理性感知强化学习（Rationality-Aware Reinforcement Learning）。在元认知微调阶段，模型学习预测推理成本和预期效用。在理性感知强化学习阶段，模型学习在硬token预算下进行序列决策，优化长期的资源分配策略。整体流程是：首先，模型接收任务输入；然后，通过元认知模块预测成本和收益；接着，根据预算和预测结果做出解决或跳过的决策；最后，利用强化学习优化决策策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将元认知和强化学习相结合，使LLM具备了预算感知的理性推理能力。与传统的推理方法相比，ROI-Reasoning能够根据任务的难度和预算约束，动态地调整计算资源的分配，从而在有限的资源下实现更好的性能。此外，将问题形式化为有序随机多重选择背包问题(OS-MCKP)也提供了一个新的视角。

关键设计：在元认知微调阶段，使用特定的损失函数来训练模型预测推理成本和预期效用。在理性感知强化学习阶段，设计了奖励函数来鼓励模型在预算约束下做出最优决策。具体的技术细节包括：使用特定的网络结构来建模元认知模块，设计合适的奖励函数来指导强化学习过程，以及选择合适的强化学习算法来优化决策策略。具体的参数设置和超参数选择未知。

📊 实验亮点

实验结果表明，ROI-Reasoning在预算内的数学推理基准测试中， consistently 提高了总体分数，并显著降低了在紧张计算预算下的遗憾。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，证明了该方法在资源受限情况下的有效性。与基线方法相比，ROI-Reasoning能够更好地平衡计算成本和推理性能。

🎯 应用场景

ROI-Reasoning可应用于各种计算资源受限的场景，例如移动设备上的自然语言处理、边缘计算环境下的智能推理、以及需要处理大量任务的云服务。该方法能够提高LLM在资源有限环境下的效率和效果，降低计算成本，并提升用户体验。未来，该技术有望推动LLM在更多实际场景中的应用。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) can achieve strong reasoning performance with sufficient computation, but they do not inherently know how much computation a task requires. We study budgeted inference-time reasoning for multiple tasks under a strict global token constraint and formalize it as a Ordered Stochastic Multiple-Choice Knapsack Problem(OS-MCKP). This perspective highlights a meta-cognitive requirement -- anticipating task difficulty, estimating return over investment (ROI), and allocating computation strategically. We propose ROI-Reasoning, a two-stage framework that endows LLMs with intrinsic, budget-aware rationality. In the first stage, Meta-Cognitive Fine-Tuning teaches models to predict reasoning cost and expected utility before generation, enabling explicit solve-or-skip decisions. Next, Rationality-Aware Reinforcement Learning optimizes sequential decision making under a hard token budget, allowing models to learn long-horizon allocation strategies. Across budgeted mathematical reasoning benchmarks, ROI-Reasoning consistently improves overall score while substantially reducing regret under tight computation budgets.