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  1. RESEARCH · CL_191155 ·

    新研究探索LLM推理的测试时扩展

    两篇新研究论文介绍了通过测试时扩展来提高大型语言模型（LLMs）推理能力的新颖方法。第一篇论文“Consilience”通过引入一个评估置信度时间不对称性的框架，惩罚初始高置信度但要求最终确定性，从而解决了现有基于置信度方法的局限性。第二篇论文“CoBa”提出了一种计算平衡的路由策略，优化了生成和验证步骤的资源分配，以显著更少的计算资源实现了高精度。