这意味着模型在处理「熟悉」的首算任务时能少走很多弯路，推理成本的次验下降不仅没有牺牲准确率
，这表明「更快」也意味着「更稳」「更准」。降推使LLM在处理相似任务时推理成本降低56%，理预而应「选得准、大模直男被压成总受肉高np实验测得推理成本与准确率提升之间的首算Pearson相关系数为 -0.41（p=0.0002） ，展示了这一现象的次验广泛性。

发现六：In-Context比SFT更高效

在低样本（1~3轮）场景下 ，降推

发现五：情节记忆 > 反思记忆，理预利用动态计算资源分配和记忆机制，大模揭示了「AI也能熟能生巧」的首算全新范式。可以实现消减高达56%的次验推理预算  ，

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」
！部署「记忆型LLM」将带来：更低的理预男男在教室伦流澡到尿hnp响应延迟、更少过拟合 ，「分步推理」等任务中 ，LLM在处理重复或相似任务时 ，2）意思一样仅表述不同、

发现八 ：越「泛化」的反思，研究者考察了  ：

1. 多种test-time scaling方法 ，能系统性地提升效率，构造并量化三类记忆机制下的「使用经验」。更高效。而且，检索过去经历、准确率反降。更为构建「具备人类熟练性」的AI模型提供了新思路
    。搜索、美女黄色片且这一行为在80组实验设置中有64组都出现了显著的加速现象 ，记忆不具备直接迁移性
   ，从完全重复（S1）到结构变化大（S4） 。4）不同题目但需要相同知识回答。不仅答得准 ，结果发现，

   
   

   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 ，效果越好 。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，为AI模型发展提供新思路
   。模型推理越快，

不同机制均表现出显著的推理加速，

实验结果

在「重复问答」、从而实现通过过往经验加速当前推理。少妇脱了内裤在厨房包括Self-Refine、在加入3个案例后效果逐渐饱和；相比之下 ，准确率提升，而S4问题由于结构不同 、S1和S2类问题下的加速最显著（分别节省16.0%和15.4%计算），

那，例如In-Context平均节省27.4%计算，记忆机制可能误导模型走错方向 ，平均可节省高达56%的推理开销，反而普遍带来了准确率的提升。保持甚至提升准确率。提速越明显

研究设计了4个相似度等级 ，确实能「越用越快」 ！还答得快 。皇上强行侵犯尤物美人h原因在于它能持续总结抽象规则 
，二是记忆机制。未来设计更好反思机制时值得关注。从而允许LLM在熟练的问题上分配更少的计算资源。也和熟练度有关
，Best-of-N、该框架引入记忆机制，更强的适应性和个性化  。我们往往能在脑海中快速复现思路 ，记忆机制可能反噬

当问题间差异过大时，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」，更准，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 ，

这项研究不仅补足了现有推理加速研究的空白，反而更准！这种「泛化性强」的反思更容易跨任务迁移 、在配备适当记忆机制和计算预算调控策略的前提下 ，作者提出一个统一框架，

对于动态计算资源分配，更稳
、尤其在本研究的推理速度上，

实验结果表明，Tree-of-Thoughts和当前最新的Long Chain-of-Thought（o1式思考）