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Inference Scaling $ iny exttt{F}$ Laws: The Limits of LLM Under Imperfect Verifiers

💡 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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标签

llm 推理缩放 校验器 模型准确性 重复抽样 错误阳性概率
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