本研究提出METASCALE框架，旨在解决大型语言模型在复杂推理中对训练数据的依赖。通过结合多臂赌博机算法和遗传算法，METASCALE能够动态优化元思维，显著提升模型在多任务中的准确性与泛化能力，优于传统推理方法。

MetaScale: Test-Time Scaling of Evolving Meta-Thoughts
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