本研究提出了一种轻量级验证方法LiLaVe，旨在降低大语言模型验证器的计算开销和资源消耗。LiLaVe通过提取基础LLM的隐藏状态中的正确性信号，显著提升生成任务的准确性和效率，适用于推理密集型应用。