编辑：英智
【导读】AI也会偷偷努力了？Letta和UC伯克利的研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考，大幅提升推理效率。
AI「睡觉」时也能思考了？
Letta和UC伯克利研究者提出了「睡眠时计算」（Sleep-time Compute）技术，旨在提高LLM推理效率，让模型在空闲时间思考。
过去一年，推理模型可太火了。回答问题之前，它会先自己琢磨琢磨。
然而，测试时扩展计算存在明显的弊端，会导致高延迟，推理成本也大幅增加。
睡眠时计算让模型在空闲时也「动动脑筋」。
简单来讲，模型在没有接收用户查询的空闲时间，提前分析和推理上下文信息。
通过预测用户可能提出的问题，预先算出有用结果，这样用户提问时，模型就能更快、更高效地给出答案。
这项技术在保持准确性的同时，降低了推理成本，给AI系统提供了全新的方向。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2504.13171
研究发现：
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睡眠时计算能将达到相同准确率所需的测试时计算量减少约5倍。
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通过扩展睡眠时计算，模型性能可提升13%。在Stateful AIME任务中，提升幅度高达18%。
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通过分摊睡眠时计算的成本，可以将每个查询的平均成本降低2.5倍。
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睡眠时计算在查询从上下文可预测的场景中效果更好。
睡眠时计算
在标准的测试时计算中，用户输入提示（包含上下文c和查询q），模型进行推理并输出答案a，可表示为。
但在实际中，很多时候在q到来之前就已经有了c，此时模型通常处于空闲状态。
睡眠时计算是利用这段空闲时间，让模型仅基于上下文c进行推理，生成一个新的、更有利于回答查询的上下文c’，这个过程表示为。
在测试时，用c’代替c，模型通过给出答案。
由于提前做了很多准备工作，此时所需的测试时预算b会远小于原来的B，大大减少了计算量。
打个比方，你是一个图书管理员（模型），有人来问图书馆的藏书（上下文）。
以往，有人问了，才去图书馆找答案，这样效率很低。而现在，你可以在空闲时，先整理分类书籍，预测读者可能会问的问题，并做好相应的笔记（预计算）。
这样读者提问时，就能根据笔记和整理好的书籍迅速回答。
实验结果
为验证睡眠时计算的有效性，研究人员进行了一系列实验。
Stateful GSM-Symbolic是从GSM-Symbolic的P1和P2拆分而来，增加了问题的难度。
Stateful AIME则从2024年和2025年美国数学邀请赛题目中选了60个问题，同样拆分成上下文和问题。
Multi-QueryGSM-Symbolic数据集是为了研究共享上下文的影响，每个上下文包含多个查询。
在GSM-Symbolic数据集上，用GPT-4o-mini和GPT-4o进行实验。在AIME数据集上，使用OpenAI的o1、o3-mini、Anthropic的Claude Sonnet 3.7 Extended Thinking以及Deepseek-R1等模型。
基线采用标准测试时计算，即测试时同时把上下文c和查询q提供给模型。
改善帕累托边界
睡眠时计算能否改变测试时计算与准确率之间的帕累托边界？
在Stateful GSM-Symbolic和Stateful AIME中，睡眠时计算展现出了强大的优势，它能将达到相同准确率所需的测试时计算量减少约5倍！
这意味着在资源有限时，用睡眠时计算可让模型保证准确率的同时，大幅减少计算资源消耗。
从图中可以看出，在低测试时预算下，睡眠时计算的性能远超过基线。
应用睡眠时计算后，测试时间和准确率有显着的帕累托偏移。
扩展睡眠时计算
扩展睡眠时计算规模，能否进一步优化帕累托边界？
Stateful GSM-Symbolic任务中，扩展睡眠时计算会使帕累托曲线外移，相似的测试时间预算下，性能最高提升13%。
在Stateful AIME任务中，扩展睡眠时计算，性能提升高达18%。
这表明通过合理增加睡眠时的计算资源投入，可以进一步优化模型性能。
分摊睡眠时计算
当单个上下文对应多个关联问题时，分摊测试时计算与睡眠时计算能否带来总体token效率提升？
研究人员想了解如何在每个上下文都有多个查询的设置中，应用睡眠时计算来改善推理的总成本。
Multi-Query GSM-Symbolic数据集中，当每个上下文有10个查询时，通过分摊睡眠时计算的成本，每个查询的平均成本降低2.5倍。
这对实际应用意义重大，处理大量相关查询时，能大幅降低计算成本。
可预测查询获益更多
研究人员还发现，睡眠时计算在查询可预测性高的场景中效果更好。
随着问题从上下文中变得更加可预测，睡眠时计算和标准测试时间计算之间的准确度差距不断扩大。
当问题更容易从上下文中预测时，睡眠时计算的效果就越好，模型的性能提升也更为明显。
软件工程中的应用
除了在数学推理任务中的出色表现，睡眠时计算在实际的软件工程任务中也进行了测试。
研究人员引入了SWE-Features这个软件工程基准，它聚焦于需要编辑多个文件和实现新功能的任务。
在这个场景中，研究人员将拉取请求（PR）作为查询q，相关的PR作为上下文c。
在睡眠时间，智能体可以探索存储库，提前总结对相关PR的理解，生成新上下文c’。
而标准测试时计算的基线设置中，智能体在测试时才同时收到上下文和查询信息。
评估方式是比较智能体预测的修改文件集和实际的修改文件集，通过计算F1分数衡量智能体表现。
结果显示，在较低测试时计算预算下，利用睡眠时计算可显着提高性能，测试时token数最多可减少约1.5倍。
但在高测试时计算预算下，仅用标准测试时计算表现更好，因为它能更早开始编辑文件，且总体编辑文件较少。
启用睡眠时计算的智能体虽然精度略低，但在处理复杂任务方面有一定优势。
参考资料：
https://x.com/Letta_AI/status/1914356940412772414
https://x.com/charlespacker/status/1914380650993569817
https://www.letta.com/blog/sleep-time-compute
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