本研究探讨外部慢思考机制，分析雪球误差对大型语言模型推理的影响，并提出降低错误概率的策略，比较不同方法的有效性。

该研究提出了一种固定预算的多目标纯探索问题帕累托集识别算法，名为经验间隙消除。该算法结合了分类难度的精确估计和一种通用的消除方案，能够在预算下以指数速度衰减错误概率。实证研究展示了该算法的良好性能。