推理与否：医学问答中的选择性思维链

目的：旨在通过避免不必要的推理同时保持准确性，提高大语言模型在医学问答中的效率。方法：提出选择性思维链（Selective CoT）策略，在推理阶段先预测问题是否需要推理，仅在必要时生成理由。在四个生物医学基准上评估了两种开源模型。结果：该策略减少了 13-45% 的推理时间和 8-47% 的令牌用量，且准确率损失极小。结论：Selective CoT 通过将推理努力与问题复杂度对齐，为医疗 QA 提供了一种简单、低成本且高效的解决方案。