NVIDIA 提出 CPU-ARC：复用推理缓存，调用成本降至 1/16~1/291

NVIDIA 提出 CPU-ARC，在 CPU 上构建可执行的 agentic reasoning caches，复用 LLM 推理轨迹中的既有解法。论文称，该方法在多个困难数学与科学任务上表现与前沿 LLM 相当，并具备可解释、可持续训练和抗输入扰动能力，调用成本比源模型便宜 16–291 倍。