苹果发布 LoopCD 免训练解码方法提升循环 Transformer 性能

苹果机器学习研究团队发布论文《Decoding Looped Transformers Better for (Almost) Free》，提出免训练的对比解码框架 LoopCD，专门优化循环（Looped）Transformer 的推理表现。在 AIME 基准上，成绩从 61.9% 提升至 73.3%，提高超 11 个百分点；同时推理速度提升、计算量减少 22-48%。该方法无需额外训练即可获得显著收益。

2026-10-02 ~ 2026-10-02 · 3 条相关

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