**TaH2：自适应循环Transformer提升测试时扩展效率**

_Improving Test-Time Scaling with Adaptive Looped Transformers_

> 研究提出TaH2模型，通过联合后训练骨干网络与迭代决策器，使循环Transformer仅对受益token增加迭代次数。在AIME基准上，TaH2将精度-计算斜率提升53%，并在相同计算量下超越基线模型约3.4分，且随迭代深度增加优势持续扩大。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.35748)