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CAR（Certainty-based Adaptive Reasoning）是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架，能提升大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）在不同任务中的推理效率与准确性。框架基于动态地在短答案和长形式推理之间切换，根据模型对答案的置信度（通过困惑度PPL衡量）决定是否需要进行详细推理。