Tag: Test Time
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Can Past Experience Accelerate LLM Reasoning?
Published: at 11:16 AM
90.72 🤔本文提出SpeedupLLM框架，通过自适应计算分配和记忆机制实现LLM推理加速，实验表明计算成本最高可减少56%，尤其在高相似度问题上效果显著。
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First Finish Search: Efficient Test-Time Scaling in Large Language Models
Published: at 11:52 AM 87.92 🤔本文提出First Finish Search (FFS)，一种无需训练的测试时扩展策略，通过并行解码并选择最先完成的推理轨迹，在推理任务上显著提升大型语言模型准确率（如DeepSeek-R1在AIME数据集达82.23%），同时减少高达45%的令牌使用量。
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Thought calibration: Efficient and confident test-time scaling
Published: at 11:22 AM 87.79 🤔本文提出‘思想校准’方法，通过推理树抽象和轻量级探针动态决定语言模型推理终止时机，在分布内数据上减少高达60%的思考token，同时保持性能，并在分布外数据上实现20%的减少。
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Test-time Correlation Alignment
Published: at 12:21 AM 93.31 🤔本文提出测试时相关性对齐（TCA）范式，通过构建伪源域相关性并应用线性变换对齐测试数据特征，显著提升测试时适应（TTA）性能，同时保持高效性和源域知识。
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Seek in the Dark: Reasoning via Test-Time Instance-Level Policy Gradient in Latent Space
Published: at 11:16 AM 92.95 🤔本文提出 LATENTSEEK 框架，通过在潜在空间中基于策略梯度的测试时实例级适应（TTIA），显著提升大型语言模型的推理能力，同时探索测试时扩展的新方向。