提高大型語言模型（LLM）模擬圖靈機（TM）效率的關鍵在於如何有效地利用LLM的內部結構和學習能力，而不必完全表示圖靈機的轉移表。首先，可以通過增強LLM的注意力機制來實現更高效的模擬。這意味著LLM可以專注於當前計算所需的關鍵狀態和轉移，而不是試圖記錄所有可能的轉移規則。這樣的設計可以減少對內存的需求，並提高計算速度。
其次，利用LLM的預訓練知識來推斷轉移規則，而不是依賴於完整的轉移表，可以顯著提高效率。這可以通過設計一個動態學習過程來實現，LLM在模擬過程中根據上下文和先前的計算結果即時調整其行為。這樣，LLM可以在不需要完整轉移表的情況下，根據當前的輸入和狀態生成合理的輸出。
最後，考慮到LLM的上下文窗口限制，通過分段模擬TM的計算過程，並在每個階段使用不同的LLM來處理不同的計算部分，也是一種有效的策略。這樣可以避免一次性處理所有狀態，從而減少計算負擔。