arXiv cs.LG@Benhao Huang, Zhengyang Geng, Zico Kolter精选58Equilibrium Reasoners (EqR) 是一种新的推理框架，通过将推理过程建模为学习任务条件吸引子（latent dynamical systems）来实现可扩展的测试时计算。该框架无需外部验证器或任务特定先验，通过增加迭代深度（更多步数）和广度（聚合多个随机轨迹）来提升性能。实验表明，测试时计算的增益与向解对齐吸引子的收敛程度紧密相关。在 Sudoku-Extreme 任务上，EqR 通过展开多达 40,000 层，将前馈模型的准确率从 2.6% 提升至超过 99%。这一视角为理解迭代潜在模型中的可扩展推理提供了机制性解释。论文推理模型测试时计算吸引子可扩展性EqR推荐理由：EqR 用吸引子理论解释了为什么迭代推理能泛化，做推理模型或可扩展计算的团队值得关注——它可能改变你对测试时计算分配的理解。