Time-Scaling Is What Agents Need Now
作者: Zhi Liu, Guangzhi Wang
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-01-06
💡 一句话要点
提出时间尺度调整，提升智能体在认知约束下的深度推理与问题解决能力
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 时间尺度调整 认知智能体 深度推理 问题解决 序列推理 元认知 大语言模型
📋 核心要点
- 现有大语言模型在复杂问题推理上存在搜索不完整、效率低下的问题，难以模拟人类在认知约束下的序列推理。
- 论文提出“时间尺度调整”概念，通过扩展时间路径，使智能体能够更深入地探索问题空间，动态调整策略，并增强元认知控制。
- 时间尺度调整旨在提升智能体在认知约束下的深度推理和问题解决能力，无需大幅增加模型参数。
📝 摘要（中文）
早期人工智能范式将认知功能分离：神经网络侧重于“感知-表征”，强化学习侧重于“决策-行为”，符号AI侧重于“知识-推理”。随着基于Transformer的大模型和世界模型的出现，这些范式正融合为具有闭环“感知-决策-行动”能力的认知智能体。人类在有限的认知资源下，通过时间化的序列推理解决复杂问题。语言依赖于问题空间搜索进行深度语义推理。早期的大语言模型（LLM）能够生成流畅的文本，但缺乏强大的语义推理能力。诸如思维链（CoT）和思维树（ToT）等提示技术通过明确中间步骤来扩展推理路径。最近的模型，如DeepSeek-R1，通过显式的推理轨迹提高了性能。然而，这些方法在搜索完整性和效率方面存在局限性。这突显了对“时间尺度调整”的需求——系统地扩展和优化智能体在时间上展开推理的能力。时间尺度调整指的是利用扩展的时间路径的架构设计，从而实现更深的问题空间探索、动态策略调整和增强的元认知控制，这与人类在认知约束下的序列推理相类似。它代表了在不按比例增加静态模型参数的情况下，增强深度推理和问题解决能力的关键前沿。推进智能体能力需要将时间尺度调整原则放在首位，并将显式的时间推理管理定位为基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型在进行复杂推理时，往往面临搜索空间不足和效率低下的问题。它们难以像人类一样，在有限的认知资源下，通过时间序列化的推理过程来解决问题。现有的方法，如CoT和ToT，虽然通过显式地展开推理步骤来提升性能，但在搜索的完整性和效率上仍然存在局限性。
核心思路：论文的核心思路是引入“时间尺度调整”的概念，即通过架构设计，扩展智能体的时间推理路径，使其能够在更长的时间跨度上进行推理和问题求解。这种时间上的扩展允许智能体更深入地探索问题空间，动态地调整策略，并进行更高级的元认知控制。
技术框架：论文主要提出了一个概念性的框架，强调在智能体设计中需要考虑时间因素。具体的架构实现未知，但可以理解为在现有的模型基础上，增加一个时间推理的管理模块，该模块负责控制推理过程的展开，动态调整推理策略，并进行元认知监控。这个模块可以与现有的感知、决策和行动模块协同工作，形成一个闭环的认知智能体。
关键创新：论文的关键创新在于提出了“时间尺度调整”这一概念，强调了时间在智能体推理过程中的重要性。与以往关注模型参数规模和静态推理能力的方法不同，该论文强调通过优化时间推理路径来提升智能体的智能水平。这是一种更加符合人类认知过程的思路，有望在有限的计算资源下实现更强大的智能体。
关键设计：论文目前处于概念提出阶段，没有给出具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节。未来的研究方向可能包括设计具体的时间推理管理模块，例如，通过强化学习来学习最优的推理策略，或者通过元学习来动态调整推理过程中的参数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于该论文主要提出了一种概念框架，并没有提供具体的实验结果。其亮点在于提出了“时间尺度调整”这一新的研究方向，并强调了时间在智能体推理过程中的重要性。未来的研究可以围绕如何具体实现时间尺度调整，并通过实验验证其有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能客服、自动驾驶、医疗诊断、金融分析等需要复杂推理和决策的场景。通过时间尺度调整，智能体可以更好地模拟人类的思考过程，从而在这些领域提供更准确、更可靠的解决方案。未来的影响在于，它可能推动人工智能从静态模型向动态推理的转变，使智能体更具适应性和智能性。
📄 摘要（原文）
Early artificial intelligence paradigms exhibited separated cognitive functions: Neural Networks focused on "perception-representation," Reinforcement Learning on "decision-making-behavior," and Symbolic AI on "knowledge-reasoning." With Transformer-based large models and world models, these paradigms are converging into cognitive agents with closed-loop "perception-decision-action" capabilities. Humans solve complex problems under limited cognitive resources through temporalized sequential reasoning. Language relies on problem space search for deep semantic reasoning. While early large language models (LLMs) could generate fluent text, they lacked robust semantic reasoning capabilities. Prompting techniques like Chain-of-Thought (CoT) and Tree-of-Thought (ToT) extended reasoning paths by making intermediate steps explicit. Recent models like DeepSeek-R1 enhanced performance through explicit reasoning trajectories. However, these methods have limitations in search completeness and efficiency. This highlights the need for "Time-Scaling"--the systematic extension and optimization of an agent's ability to unfold reasoning over time. Time-Scaling refers to architectural design utilizing extended temporal pathways, enabling deeper problem space exploration, dynamic strategy adjustment, and enhanced metacognitive control, paralleling human sequential reasoning under cognitive constraints. It represents a critical frontier for enhancing deep reasoning and problem-solving without proportional increases in static model parameters. Advancing intelligent agent capabilities requires placing Time-Scaling principles at the forefront, positioning explicit temporal reasoning management as foundational.