arXiv · cs.AI· Lingyu Jiang, Zirui Li, Lingyu Xu, Shuo Xing, Peiran Li, Tsubasa Takahashi, Dengzhe Hou, Zhengzhong Tu, Kazunori Yamada, Fangzhou Lin·· 7 小时前
PathCal：用于高效推理的状态感知反思标记校准方法
PathCal: State-Aware Reflection-Marker Calibration for Efficient Reasoning
arXiv:2605.23074v2阅读论文 PDF ↗
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作者：Lingyu Jiang, Zirui Li, Lingyu Xu, Shuo Xing, Peiran Li, Tsubasa Takahashi, Dengzhe Hou, Zhengzhong Tu, Kazunori Yamada, Fangzhou Lin
研究任务与主要进展
PathCal是一种无需训练的推理控制器，根据continuation、revision和alternative-opening反思标记的即时竞争调节固定的continuation bias，并通过有限logit调整避免额外模型前向计算。基于论文摘要，实验显示该方法在多种数学推理设置中改善准确率—长度权衡，同时减少编码和多语言数学任务的生成长度。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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