程轶在微软亚洲研究院的十个月实习中，研究大语言模型的自一致性机制，克服了多项挑战。通过双导师指导，她提升了科研能力，重视简洁性和实际应用，享受科研过程，坚定追求挑战与成长。
本研究探讨了自一致性在聚合多样性随机样本时的动态机制，提出了一种基于置信度的机制，通过动态调整解码温度来提高采样效率和准确性。实验结果表明，该方法在数学推理任务中优于固定多样性基准。
完成下面两步后，将自动完成登录并继续当前操作。
