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HMMT 2025
HMMT 2025
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新的 TTEL 算法通过定位错误来提高 LLM 推理效率
研究人员开发了一种名为“通过错误定位进行测试时扩展”（TTEL）的新型推理时算法，以提高大型语言模型在复杂推理任务上的效率。TTEL 利用反馈来精确定位错误发生的具体 token，从而能够截断错误的路径并为新生成的内容重用有效的词缀。评估表明，TTEL 在 LiveCodeBench、AIME-2025 和 HMMT-2025 等基准测试中显著优于现有方法，以更少的生成 token 实现了更好的性能。
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新的TAPO方法通过显式纠错增强LLM推理能力
研究人员推出了一种名为轨迹增强策略优化（TAPO）的新方法，通过自蒸馏来增强大型语言模型（LLM）的推理能力。与隐式地将模型输出与目标分布对齐的传统方法不同，TAPO显式地构建了纠正性轨迹。这些轨迹保留了错误推理直到失败点，然后结合了来自正确参考样本的自然语言诊断和纠正后的推理。
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新的TAPO方法通过显式纠错增强LLM自蒸馏 · 跟踪4个来源
研究人员推出了一种新方法，称为轨迹增强策略优化（TAPO），用于大型语言模型的自蒸馏。与隐式对齐分布的传统方法不同，TAPO显式地构建了纠正性轨迹。这些轨迹保留了错误推理直到失败点，然后纳入自然语言诊断和纠正后的推理。在AIME 2024、AIME 2025和HMMT 2025上的实验表明，与GRPO相比，TAPO提高了初始推理和纠错的有效性。