该研究提出了一种新方法——基于信心的自我一致性（CISC），旨在降低推理任务的计算开销。CISC通过优先选择高信心路径，显著提升识别速度，测试结果显示其在多个模型和数据集上优于传统方法，平均减少推理路径需求超过40%。

Confidence Enhances Self-Consistency in Large Language Models
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