Training-Free Looped Transformers
无需训练的循环 Transformer：冻结模型推理时循环层块提升性能
🧭 推理时循环复用层块
在冻结的预训练模型上，通过阻尼子步骤循环中间层块，无需微调或架构改动即可显著提升推理性能
📌 工作参考价值（4 点）
- 可直接对现网 LLM（如 Qwen、DeepSeek 等）在推理时套用循环包装器，无需重新训练或微调，适合快速上线和成本敏感场景。
- 循环中间若干层并除以迭代次数的阻尼策略，可作为一种轻量级「深度增强」手段，在低延时约束下提升模型推理质量，例如用于电商 Agent 的多步推理、复杂指令遵循等。
- 该方法不修改模型权重和架构，可配合现有推理优化（KV cache、量化等），可在已有工程框架中低成本实现。
- 提供的层选择策略（中间层块）和迭代次数阻尼关系，可作为超参直接迁移到其他模型上，用于微调受限环境下的性能补强。