测试时缩放

LARC在并行与串行两种测试时缩放策略下均优于基于token的生成方法，展现出清晰的测试时缩放行为。

在推理阶段，PUN采用测试时缩放：利用预测的全局场引导有界的局部搜索，从而在保持计算效率的同时提升规划质量。

PUN的测试时缩放策略为学习型规划器提供了一种平衡全局引导与局部精化的思路。