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在过去数年里，大语言模型（LLM）能力的跃升在很大程度上被归因于规模法则（Scaling Laws）——即参数量、训练数据规模以及计算预算的协同扩张。然而，随着模型推理上下文的不断拓展、长程复杂任务的