recurrent-computation

本文探讨了循环语言模型如何利用迭代潜在计算提升代理系统中的组合式工具调用，展示了对多步骤API交互的益处。

Looped语言模型通过利用循环计算来增强组合工具调用，在多步任务中提高准确性，同时自适应推理优化了性能和计算成本之间的平衡。研究表明，这些模型对于可靠的智能体系统很有前景。

本文介绍了学习的中继表示（Relay），一种使掩码扩散模型能够在去噪步骤之间传播潜在信息的方法，克服了硬重置问题并改善了性能-延迟权衡。该方法在编码任务上优于标准的监督微调，同时将推理延迟降低高达32%。