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研究提出置信度校准的测试时推理扩展机制
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AI 综述
2026年10月16日，相关研究提出了一种计算感知的动作控制器，通过置信度校准来平衡评估器引导推理中的采纳、回退与继续扩展决策，将测试时推理形式化为不确定性下的资源分配问题。实验表明，在宽度扩展和修订任务中，该控制器相比固定策略不仅提升了效用，还分别减少了约30%和16%的归一化在线算力消耗。在Qwen3-8B上的测试进一步显示，其算力消耗低于拟合Q方法。
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最新进展10月16日 12:00
新研究提出计算感知动作控制器，通过置信度校准降低推理算力消耗。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月16日
- arXiv 人工智能用于评估器引导测试时推理的置信度校准推理扩展
研究者提出一种计算感知的动作控制器，通过置信度校准来平衡评估器引导推理中的采纳、回退与继续扩展决策。在宽度扩展和修订任务中，该控制器相比固定策略提升了效用，并分别减少约 30% 和 16% 的归一化在线算力消耗。在 Qwen3-8B 上的测试显示其算力消耗低于拟合 Q 方法，将测试时推理形式化为不确定性下的资源分配问题。
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