深度分析 PUMA 框架:以相位-動量對齊監控大型推理模型推理品質 大型推理模型常因過度思考浪費運算,現有方法又難即時區分有效探索與無效停滯。本研究提出相位-動量對齊假說,開發 PUMA 框架,透過輕量級熵監控與事件觸發的幾何診斷,準確判定模型是否陷入認知空轉。實驗證明 PUMA 能在不增加訓練成本下顯著提升準確率與效率的平衡。