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在大语言模型（LLMs）的发展历程中， Scaling Laws [1] 一直是推动性能提升的核心策略。研究表明，随着模型规模和训练数据的增长，LLMs 的表现会不断优化 [2]。然而，随着训练阶段规模的进一步扩大，性能提升的边际收益逐渐减小，训练更强大的模型需要巨额投入。因此，研究重点逐渐从训练阶段的扩展转向推理阶段的扩展 [3]，探索在不增加模型参数量的情况下，如何提升推理质量。