论文提出UAA不确定性感知树搜索预算分配

Jianguo Huang 等人在 arXiv 发布论文，提出免训练的 Uncertainty-Aware Allocation（UAA）框架，用于 LLM 树搜索的预算分配。该方法将价值与不确定性解耦，根据兄弟动作的语义分散度估计冗余、在扩展前确定预算，且无需额外的模型调用成本。 摘要报告：在数学推理、逻辑推理和规划基准上，UAA 最高减少 90% 的 token 使用、将延迟最多降低 9 倍，同时保持可比准确率；方法适用于四种树搜索算法及开源和闭源 LLM。以上为论文摘要数据，效果数值以基准测试报告为准。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。