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Inference Scaling $ iny exttt{F}$ Laws: The Limits of LLM Under Imperfect Verifiers
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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
本研究探讨了推理缩放的局限性，指出在不完美校验器下，重复抽样无法无限提高模型准确性。即使计算预算无限，错误的阳性概率依然存在，较弱模型的准确性无法与强模型相比。
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关键要点
- 本研究探讨了推理缩放的局限性。
- 在不完美校验器的情况下，重复抽样无法无限提高模型的准确性。
- 错误的阳性概率在不完美的校验器中是不可避免的。
- 即使计算预算无限，推理缩放的准确性仍然受到限制。
- 较弱模型的准确性无法与强模型的单样本准确性相媲美。
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