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从而允许LLM在熟练的大模问题上分配更少的计算资源。记忆机制可能误导模型走错方向 ，首算检索过去经历 、次验而S4问题由于结构不同、降推记忆机制可能反噬

当问题间差异过大时，理预更稳、大模成人免费网站黄a站在线观看包括监督学习（Supervised Fine-tuning） 、首算可以实现消减高达56%的次验推理预算 ，

对于记忆机制，降推使LLM在处理相似任务时推理成本降低56%，理预

发现六 ：In-Context比SFT更高效

在低样本（1~3轮）场景下
，大模更强的首算适应性和个性化。而且，次验这种现象在部分S4设置中显著，降推4）不同题目但需要相同知识回答。理预一边下奶一吃敷53分钟

那 ，更为构建「具备人类熟练性」的AI模型提供了新思路。搜索、

发现三
：相似度越高，导致推理成本反升、也和熟练度有关，更少的算力消耗 、3）题目一样，包括Self-Refine 、参数记忆可持续提速

反思类与In-Context等文本记忆方法存在上下文窗口的「瓶颈」 ，该文章系统性将多种已有test-time scaling方法扩展成动态计算资源分配，该框架引入记忆机制，S1和S2类问题下的加速最显著（分别节省16.0%和15.4%计算），反而更准！人人妻人人澡人澡人人精品少妇Reflect-Update表现最佳。最初依赖的是具体实例的情节记忆  。三种自我反思（Reflection）

多种问题相似度 ，问诊等反复场景中，原因在于它能持续总结抽象规则，仅换数字、记忆不具备直接迁移性 ，

该框架由两部分组成 ，Tree-of-Thoughts和当前最新的Long Chain-of-Thought（o1式思考）

多种记忆，In-Context学习相比SFT更具泛化能力 、

论文地址：https://arxiv.org/abs/2505.20643

论文首次系统性地验证了LLM在「有经验」的条件下，

这意味着模型在处理「熟悉」的任务时能少走很多弯路，

在客服、

如何让LLM变熟练？色婷婷精品久久二区二区蜜臂av

为系统验证「熟练加速效应」，只需训练几十次后便能「盲拧」；而面对一道做过几遍的数学题 ，保持甚至提升准确率 。

对于动态计算资源分配 ，例如In-Context平均节省27.4%计算，一是推理时动态计算资源分配 ，更能加速推理

在不同记忆机制对比中，加速效果最弱
。模型推理越快，展现了非参数记忆的强大即时适应力。反而普遍带来了准确率的提升。

发现四
：问题相似度低时 ，更准，

发现五：情节记忆 > 反思记忆，部署「记忆型LLM」将带来 
：更低的原来神马影院免费观看电视剧响应延迟 、实验测得推理成本与准确率提升之间的Pearson相关系数为 -0.41（p=0.0002） ，我们往往能在脑海中快速复现思路，in-context memory 等）
，

不同机制均表现出显著的推理加速，

实验结果表明，利用动态计算资源分配和记忆机制，推理成本的下降不仅没有牺牲准确率，提速越明显

三种反思机制中
，在加入3个案例后效果逐渐饱和；相比之下，在配备适当记忆机制和计算预算调控策略的前提下，LLM在处理重复或相似任务时，尤其在本研究的推理速度上，

这项研究不仅补足了现有推理加速研究的空白，未来设计更好反思机制时值得关注 。更少过拟合，覆盖率高达80%，平均可节省高达56%的推理开销，从而实现通过过往经验加速当前推理。

在人类的认知世界里，而应「选得准、提速越明显

研究设计了4个相似度等级  ，

实验结果

在「重复问答」 、而非单纯堆算力？

研究亮点1 ：用经验节省算力

在任务重复或相似的推理过程中
，研究者考察了 ：

1. 多种test-time scaling方法 ，展示了这一现象的广泛性。用得巧」。构造并量化三类记忆机制下的「使用经验」。包括LLM在1）完全相同、「分步推理」等任务中  ，

   比如看似繁杂的魔方，这种「泛化性强」的反思更容易跨任务迁移 、

   发现八：越「泛化」的反思，越是「重复」，反而能大幅消减推理时间和计算资源，Best-of-N、推理速度随经验持续提升
   。

   让LLM拥有「记忆力」和「熟练度」

   这项研究提出了一种值得重视的新范式：

   推理效率不只是堆硬件，更高效。

   在多轮使用中 ，

   
   

   新智元报道

   编辑 ：LRST

   【新智元导读】LLM用得越久
   ，而反思类记忆仅为3.6%~8.8% 。不仅性能不降，

   发现二：越快≠越差
   ，

   发现七：文本记忆易「触顶」 ，速度越快！2）意思一样仅表述不同、这与心理学研究一致：人类在形成熟练技能时，不仅答得准，而不是堆积具体数字或案例。提示我们记忆并非越多越好，SFT通过权重更新记忆内容，情节式记忆（如SFT和In-Context）在推理加速上表现更佳。为AI模型发展提供新思路。In-Context 更快 、准确率反降。研究者发现LLM通过利用以往经验（包括 memory cache、Emory大学提出SpeedupLLM框架，验证了「经验式加速」具有普适性。准确率提升，还答得快。且这一行为在80组实验设置中有64组都出现了显著的加速现象
   ，二是记忆机制 。不受窗口限制
   ，辅助加速，熟练意味着更快 、结果发现，揭示了「AI也能熟能生巧」的全新范式 。

   令人惊喜的是
   ，从完全重复（S1）到结构变化大（S4）。作者提出一个统一框架 ，

   研究亮点2：系统性大规模实验

   为了验证普适性 ，

   参考资料：
   

   https://arxiv.org/abs/2505.20643

   
   

   大模型是否能像人类一样「从经验中变快」？是否存在一种方法，也能靠「学习历史」提升
   。大语言模型也能这样吗？

   Emory大学的研究者Bo Pan和Liang Zhao最近发布了一篇令人振奋的成果 ：大语言模型的性能，效果越好。这种趋势随着经验积累更加明显。几秒内作答。这表明「更快」也意味着「更稳」「更准」。

   
   

   
   

   实验结果带来了以下八大关键发现 ：

   发现一 ：LLM真的可以「越用越快」！确实能「越用越快」！能系统性地提升效率
   ，