決策模型 Lev 用迴圈深度代替思維鏈，JevBench 準確率從 63.2% 升至 76.2%
Lev 讓決策模型通過多跑幾圈迴圈來「多想」，同一份權重可以在任意圈數作答：Lev-2.6B 在 JevBench 的 231 道公開題上一圈準確率為 63.2%，四圈升到 76.2%。一個輕量停止器逐題決定算幾圈，實際只用到最深一圈 76% 到 85% 的計算量，準確率損失不到 1 個百分點。在 50 毫秒以內的延遲區間，小號 Lev 比同樣延遲的 dense 模型和級聯高 5 到 8 個百分點。
它把迴圈 Transformer 的「深度旋鈕」裝進一次前向就出結果的決策模型，公開題上同一權重增加三圈就提升 13 個百分點，並給出 50 毫秒內的實測延遲對比，對做低延遲分類、路由類推理的人有參考價值。
原標題：让决策模型学会「难题多想」：Lev用循环代替思维链，一份权重覆盖多个深度
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