新论文提出 PoLar：动态跳过或循环 LLM 层级以优化推理
ttkciar · reddit · 2026-07-22
arXiv 的一篇新论文探讨了如何通过动态调整大语言模型（LLM）的层级执行路径来权衡推理时的计算资源与能力。
作者提出了“层级程序（PoLar）”的概念，指出预训练的层级可以作为模块被动态跳过或循环。对于大多数输入，更短的执行路径就能达到相同甚至更好的准确率；而在某些情况下，使用更少层的替代程序甚至能纠正原始 LLM 的错误预测。
实验表明，在数学推理基准测试中，PoLar 不仅提高了准确率，还减少了执行层级数量。这对本地 LLM 社区意义重大，意味着未来的推理栈软件可以通过修改，让用户在“更快的推理速度”与“更高质量的推理能力”之间进行动态选择。
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