TAPS：Looped Transformers 中递归推理的调度方法

TAPS 通过跟踪递归更新中的持续进展与中心化波动，在线调整 Looped Transformers 的推理步长。实验显示，TAPS 无需重新训练即可提升结构化推理任务的 terminal accuracy；将该原则纳入训练后，在匹配基线准确率时最高实现 1.56 times wall-clock speedup。