Multi-Turn-Reasoning-Modelle können sichere interne Gedankenketten haben, aber dennoch schädliche Outputs produzieren, was in Standard-Sicherheitstests unsichtbar bleibt.
ThoughtFold identifiziert und entfernt überflüssige Explorations-Schritte in Reasoning-Ketten, senkt den Token-Verbrauch um 56% bei DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B und erhält dabei State-of-the-Art-Genauigkeit.
VaSE erreicht bei 4x KV-Cache-Kompression höhere Genauigkeit als bestehende Sparse-Attention-Methoden und reduziert damit den Speicher-Bottleneck von Reasoning-Modellen.
