10:39官方账号arXiv cs.AI@Honglin Li论文提出约束路径推理(CPR)框架,通过源感知路径假设和阶段级核算来评估LLM推理中中间承诺阶段的价值。在1,180个生成的QCQP和40个工程退化多项式实例(2,140个端点)上,残差分类恢复63.0%的修复全部额外可行产出,仅用17.7%的尝试。固定LLM核算(270次唯一调用)显示可行产出率:直接41.1%,形式化与确定性执行后90.0%,一次凸化后20.0%,完整路径21.1%。在120次配对条件调用中,两步回滚规则达到90%可行产出,而反馈条件选择器仅为36.7%。论文LLM推理约束路径推理QCQP推荐理由:这篇论文提出了一个量化框架,告诉你什么时候该在推理中增加中间步骤,什么时候不该。有具体数据支撑,适合做推理优化的研究参考。原文稍后读已读值得跟进有用关注 LLM推理