arXiv发布P(Yes)论文：测试时扩展决策模型获15倍提升
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arXiv发布P(Yes)论文：测试时扩展决策模型获15倍提升
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AI 综述
2026年10月18日，研究者Lev Stambler向arXiv提交论文《P(Yes): 15x Improvements via Test-Time Scaling of Decision Models》。 该论文提出P(Yes)无训练测试时搜索框架，通过优化“是”概率来提升决策模型准确率。在Qwen3.8-27B上对逻辑谜题测试，该方法实现了15倍的精确率增益。 后续进展显示，该框架支持单题编辑与联合优化。在StartLux Instant等模型上，准确率提升了4.0至13.0个百分点，精确正确率从2提升至35。
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最新进展10月20日 12:00
P(Yes) 方法：通过决策模型测试时缩放实现15倍提升报道时间线
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10月20日
- arXiv · AIP(Yes) 方法：通过决策模型测试时缩放实现15倍提升
无训练测试时搜索框架P(Yes)通过优化“是”概率提升决策模型准确率，Qwen3.8-27B在逻辑谜题上实现15倍精确率增益。 该框架支持单题编辑与联合优化，StartLux Instant等模型准确率提升4.0-13.0个百分点，精确正确率从2升至35。
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