通过思维压缩实现语言分割的高效推理

针对思维链（CoT）在语言引导分割中因生成冗长理由导致计算成本高昂的问题，本文提出 WISE 范式。该方法遵循“思考两次”原则，训练模型生成包含简洁理由、最终答案及详细解释的结构化序列，利用自回归条件迫使简洁理由成为详细解释的充分摘要，并通过自蒸馏目标强化语义保真度与简洁性。推理时省略详细解释，配合 WISE-S 策略注入简洁指令以解决分布偏移。实验表明，该方法在 ReasonSeg 基准上达到最先进零样本性能，同时将平均推理长度缩减近 5 倍。