经典能量学习推理的速度比循环模型快 1,000 倍

原文：Classical Energies Learn to Reason 1,000x Faster than Looped Models

循环模型已成为推理的重要范式，并在简单的推理难题（例如数独-极限和迷宫-独特）上取得了成功。然而，这些模型可能不稳定，训练速度慢，并且使用许多参数和失败次数来解决简单的难题。能量下降不仅可以缓解这些问题，而且还具有以下优势：内置提前停止、适应问题的计算

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