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Hermes：学习上下文推理解锁测试时扩展
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AI 综述
2026年10月2日，arXiv cs.LG 分类发布论文提出 Hermes，一组可配置的 harness，逐步把多上下文窗口间的分配与复用决策交给模型，并配套 Hermes-Learn 两阶段训练框架学习这种上下文推理能力。实验显示，强模型能利用这种灵活性随推理时算力扩展；较小开源模型经 Hermes-Learn 训练后可缩小差距。论文还称收益可跨基准和模型泛化、外推到训练时未见算力，并能迁移到 Hermes 之外的测试时扩展方法。
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最新进展10月2日 12:00
arXiv 论文提出 Hermes 及 Hermes-Learn，学习上下文推理以解锁测试时扩展。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- arXiv：cs.LG（机器学习，全量分类）Hermes：学习上下文推理以解锁测试时扩展
论文提出 Hermes，一组可配置的 harness，逐步把多上下文窗口间的分配与复用决策交给模型，并配套 Hermes-Learn 两阶段训练框架学习这种上下文推理能力。实验显示强模型能利用这种灵活性随推理时算力扩展，较小开源模型经 Hermes-Learn 训练后可缩小差距，收益可跨基准和模型泛化、外推到训练时未见算力，并能迁移到 Hermes 之外的测试时扩展方法。
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