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主要思路是优化 (Op-How) 的算法 A_θ(x)∈A_c，类似于强化学习中的自适应策略，它使用额外的 token 预算来实现某种算法策略来解决输入问题 x。有了这个联系，我们可以从类似问题通常的解决方式中获得启发：通过元学习的视角来看待 (Op-How)，具体来说是元强化学习：「元」是因为我们希望学习算法而不是直接回答给定问题，而「强化学习」是因为 (Op-How) 是一个奖励最大化问题。

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研究表明，LLM 的推理过程可以看作是逐步执行一系列原始任务（Primitive Tasks）[16]，每一步的推理结果都依赖于前面的输出。因此，任何早期的微小误差都会在推理链条中不断放大，最终导致模型偏离正确答案。