大模型“越用越快”, SpeedupLLM首次验证, 大降56%推理预算
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LLM用得越久，速度越快！Emory大学提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM在处理相似任务时推理成本降低56%，准确率提升，为AI模型发展提供新思路。
在人类的认知世界里，熟练意味着更快、更高效。
比如看似复杂的魔方，只需训练几十次后便能「盲拧」；而面对一道做过几遍的数学题，我们往往能在脑海中迅速复现思路，几秒内作答。
那，大语言模型也能这样吗？
Emory大学的研究者Bo Pan和Liang Zhao最近发布了一篇令人振奋的成果：大语言模型的性能，也和熟练度有关，确实能「越用越快」！
论文地址：https://arxiv.org/abs/2505.20643
论文首次系统性地验证了LLM在「有经验」的条件下，不仅性能不降，反而能大幅减少推理时间和计算资源，揭示了「AI也能熟能生巧」的全新范式。
如何让LLM变熟练？
为系统验证「熟练加速效应」，作者提出一个统一框架，构造并量化三类记忆机制下的「使用经验」。
该框架由两部分组成，一是推理时动态计算资源分配，二是记忆机制。
对于动态计算资源分配，该文章系统性将多种已有test-time scaling方法扩展成动态计算资源分配，从而允许LLM在熟练的问题上分配更少的计算资源。
对于记忆机制，该框架引入记忆机制，从而实现通过过往经验加速当前推理。
在多轮使用中，大模型是否能像人类一样「从经验中变快」？是否存在一种方法，能系统性地提升效率，而非单纯堆算力？
研究亮点1：用经验节省算力
在任务重复或相似的推理过程中，研究者发现LLM通过利用以往经验（包括 memory cache、in-context memory 等），可以实现减少高达56%的推理预算，保持甚至提升准确率。
这意味着模型在处理「熟悉」的任务时能少走很多弯路，不仅答得准，还答得快。
研究亮点2：系统性大规模实验
为了验证普适性，研究者考察了：
多种test-time scaling方法，包括Self-Refine、Best-of-N、Tree-of-Thoughts和当前最新的Long Chain-of-Thought（o1式思考）
多种记忆，包括监督学习（Supervised Fine-tuning）、检索过去经历、三种自我反思（Reflection）
多种问题相似度，包括LLM在1）完全相同、2）意思一样仅表述不同、3）题目一样，仅换数字、4）不同题目但需要相同知识回答。
不同机制均表现出显著的推理加速，展示了这一现象的广泛性。
实验结果
在「重复问答」、「分步推理」等任务中，越是「重复」，模型推理越快，效果越好。而且，这种趋势随着经验积累更加明显。
实验结果带来了以下八大关键发现：
发现一：LLM真的可以「越用越快」！
实验结果表明，在配备适当记忆机制和计算预算调控策略的前提下，LLM在处理重复或相似任务时，平均可节省高达56%的推理开销，且这一行为在80组实验设置中有64组都出现了显著的加速现象，覆盖率高达80%，验证了「经验式加速」具有普适性。
发现二：越快≠越差，反而更准！
令人惊喜的是，推理成本的下降不仅没有牺牲准确率，反而普遍带来了准确率的提升。实验测得推理成本与准确率提升之间的Pearson相关系数为 -0.41（p=0.0002），这表明「更快」也意味着「更稳」「更准」。
发现三：相似度越高，提速越明显
研究设计了4个相似度等级，从完全重复（S1）到结构变化大（S4）。结果发现，S1和S2类问题下的加速最显著（分别节省16.0%和15.4%计算），而S4问题由于结构不同、记忆不具备直接迁移性，加速效果最弱。
发现四：问题相似度低时，记忆机制可能反噬
当问题间差异过大时，记忆机制可能误导模型走错方向，导致推理成本反升、准确率反降。这种现象在部分S4设置中显著，提示我们记忆并非越多越好，而应「选得准、用得巧」。
发现五：情节记忆反思记忆，更能加速推理
在不同记忆机制对比中，情节式记忆（如SFT和In-Context）在推理加速上表现更佳。例如In-Context平均节省27.4%计算，而反思类记忆仅为3.6%~8.8%。这与心理学研究一致：人类在形成熟练技能时，最初依赖的是具体实例的情节记忆。
发现六：In-Context比SFT更高效
在低样本（1~3轮）场景下，In-Context学习相比SFT更具泛化能力、更少过拟合，尤其在本研究的推理速度上，In-Context 更快、更稳、更准，展现了非参数记忆的强大即时适应力。
发现七：文本记忆易「触顶」，参数记忆可持续提速
反思类与In-Context等文本记忆方法存在上下文窗口的「瓶颈」，在加入3个案例后效果逐渐饱和；相比之下，SFT通过权重更新记忆内容，不受窗口限制，推理速度随经验持续提升。
发现八：越「泛化」的反思，提速越明显
三种反思机制中，Reflect-Update表现最佳。原因在于它能持续总结抽象规则，而不是堆积具体数字或案例。这种「泛化性强」的反思更容易跨任务迁移、辅助加速，未来设计更好反思机制时值得关注。
让LLM拥有「记忆力」和「熟练度」
这项研究提出了一种值得重视的新范式：
推理效率不只是堆硬件，也能靠「学习历史」提升。
在客服、搜索、问诊等反复场景中，部署「记忆型LLM」将带来：更低的响应延迟、更少的算力消耗、更强的适应性和个性化。
这项研究不仅补足了现有推理加速研究的空白，更为构建「具备人类熟练性」的AI模型提供了新思路。
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生产线上的“兖矿智造”近日，笔者走进山东能源集团兖矿能源公司智慧制造园区，看到了不一样的工业园区。绿色低碳、智能制造、产业协同……如今，“灰头土脸”的传统工业区，已被智能制造的自动化场景代替。兖矿能源公司智慧制造园区园区里发生着能源革命智慧制造园区首先颠覆的，是笔者对传统工业“高耗能、高排放”的刻板认知
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