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Lev以循環計算調整決策深度
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AI 綜述
2026年11月2日，Lehigh University 等機構的研究者提出 Lev。報道將這項方法描述為以循環計算取代思維鏈：模型重複運算同一組解碼層，使用同一份權重，並在不同計算深度輸出選項機率。在公開 JevBench 的 231 道題上，Lev-2.6B 運算一圈時的準確率為 63.2%，增至四圈後為 76.2%，上升 13.0 個百分點。這篇報道介紹了 Lev 的方法和測試結果，未提供其他後續進展。
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最新進展11月2日 06:52
最新報道介紹 Lev 的循環計算方法及 JevBench 測試結果。報道時間線
沿着報道，瞭解事件的不同側面。
11月2日
- 新浪科技Lev 以循環計算取代思維鏈，讓決策模型按題目調整深度
Lehigh University 等機構的研究者提出 Lev，透過重複運算同一組解碼層，讓決策模型以同一份權重在不同深度輸出選項機率。在公開 JevBench 的 231 道題上，Lev-2.6B 由一圈的 63.2% 準確率升至四圈的 76.2%，增加 13.0 個百分點。
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