arXiv · cs.AI· Sumin Park, T. Konstantin Rusch·· 11 小时前
QRR 通过旋转对称性加速循环推理收敛
Looped Reasoning Finishes Earlier Than You Think
arXiv:2610.18174v1阅读论文 PDF ↗
仅依据论文摘要整理；未读取全文，实验条件、证明与基准细节请核对原文。
作者：Sumin Park, T. Konstantin Rusch
研究任务与主要进展
QRR 是一种具有逐 token 相位旋转对称性的等变循环推理架构，旨在避免潜在轨迹中的振荡成为收敛瓶颈。基于论文摘要，QRR 在商空间中实现稳定且更快的解根收敛，并在 Sudoku、Maze 和 Mini-ARC 上匹配或超过近期循环推理模型；实验细节与全文内容当前未提供。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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