**TAPS：循环Transformer中递归推理的自适应调度机制**

_Scheduling Recursive Reasoning in Looped Transformers_

> 针对循环推理模型固定更新步长导致的效率瓶颈，研究提出轨迹自适应进度-波动调度器（TAPS）。该方法通过分解终端损失对更新尺度的敏感性，在线动态调整步长以平衡持续进步与波动。理论证明TAPS能降低预期终端损失并减少迭代次数，实验显示其在无需重训练的情况下提升结构化推理准确率，结合训练优化可实现最高1.56倍的推理加速，验证了更新尺度作为循环推理关键控制轴的有效性。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-30 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.36653)