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Adaptive Corrective Sampling for Test-Time Computation Scaling
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种自适应纠正采样（AR-Sampling）方法，解决了传统测试中的代币浪费和可读性降低问题。实验结果表明，AR-Sampling在GSM8K和MATH500数据集上有效提升了模型性能。
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关键要点
- 本文提出了一种自适应纠正采样（AR-Sampling）方法。
- AR-Sampling 解决了传统测试中的代币浪费和可读性降低问题。
- 研究表明大型语言模型能够在适当的步骤进行自我纠正，提高解决方案的准确性。
- AR-Sampling 生成合理数量的额外代币。
- 实验结果显示，AR-Sampling 在 GSM8K 和 MATH500 数据集上有效提升了模型性能。
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