arXiv · AI· Chenhao Hong, Jiakai Xu, Kaushiki Singh, Yusen Zhang, Eugene Wu·· 2 小时前AI 评分20
CIRCE 如何通过约束结构预判大语言模型任务复杂度
CIRCE Divines LLM Task Complexity from Constraint Structure
AI 导读
CIRCE 通过构建约束中间表示来提取问题结构，显著提升了预测 LLM 回答正确率的准确性。 在 7 个推理基准和 4 个 LLM 上测试，CIRCE 将负对数似然从 0.465 降至 0.423，AUROC 从 0.691 提升至 0.727。 该方法为模型路由及测试时计算资源分配提供了新的优化依据。
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