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title: "Width-Based Scaling（宽度扩展）"
created: 2026-05-23
updated: 2026-05-23
type: concept
tags: [inference, scaling, width, parallel]
sources: [raw/papers/gram-generative-recursive-reasoning-2026.md]
confidence: medium
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# Width-Based Scaling

> GRAM 引入的新扩展维度：通过增加并行采样的潜在推理轨迹数量来提升推理性能，而不增加模型大小或序列长度。

## 工作原理

- 从 [[stochastic-latent-trajectory]] 分布中采样 K 条轨迹
- K 条轨迹可以**完全并行**运行（天然 batch）
- 最终预测 = 聚合 K 条轨迹的结果

## 宽度 vs 深度

- **深度**：单条轨迹的推理质量（精炼程度）
- **宽度**：轨迹覆盖的多样性（探索广度）
- 两者正交，可以独立调参

## 与 Ensemble 的区别

GRAM 的宽度扩展 != 传统 Ensemble：
- Ensemble 需要多个独立模型
- GRAM 的宽度 = 同一模型的多个随机实现
- 单一模型参数，多条推理路径

## 相关概念

- [[inference-time-scaling]]
- [[multi-trajectory-inference]]
- [[deep-and-wide-reasoning]]