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该论文提出 REASON 双循环推理框架,通过快速(System 1 式)和中速(System 2 式)循环分层解决残差误差,在分布偏移和未见扰动下以约一半计算量显著提升模型鲁棒性,并优于分级分类器和学习延迟方法。