本文提出了一种新方法LatentSeek，通过潜在空间实现实例级适应，显著提升大型语言模型的推理能力，在多个基准测试中超越现有方法，展现出高效性和可扩展性。

Seeking in the Dark: Instance-Level Policy Gradient Inference through Latent Space at Test Time
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