本研究探讨了多轮推理在大语言模型中的应用，提出了一种通过多轮推理近似图灵可计算函数的方法。研究结果表明，即使序列长度超出模型的上下文窗口，仍能有效学习并降低泛化误差，从而推动多轮序列学习与推理的理论基础发展。