SPLIT：用小型标注试点规划测试时算力分配
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SPLIT：用小型标注试点规划测试时算力分配
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AI 综述
研究者 Srinivasan Iyengar 等人提出 SPLIT 方法，用少量标注试点数据规划推理时算力预算，决定采样数量、模型选择与验证开销。该方法给出在 accept/reject 与 top-score 选择下提交正确答案概率的精确公式，并考虑任务难度差异、模型共享盲区与验证器调用相关性。目前为 arXiv 预印本，尚未见独立验证。
AI 根据报道生成 · 54 分钟前更新
最新进展10月19日 12:00
SPLIT：在不完美验证器下如何分配推理时计算——采样、混合还是验证？报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月19日
- arXiv cs.CLSPLIT：在不完美验证器下如何分配推理时计算——采样、混合还是验证？
研究者提出 SPLIT，用少量标注试点数据规划推理时预算，决定采样数量、模型选择与验证开销，其核心是给出 accept/reject 与 top-score 选择下提交正确答案概率的精确公式，并考虑任务难度差异、模型共享盲区与验证器调用相关性。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。