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LaTER: 潜在空間探索と明示的検証による効率的なテスト時推論 LaTER: Efficient Test-Time Reasoning via Latent Exploration and Explicit Verification
AI要約 大規模言語モデルのテスト時推論を効率化する新手法LaTERを提案。潜在空間で多様な推論経路を探索し、明示的な検証ステップで正解を選別することで、計算コストを抑えつつ精度向上を実現するという。
EN LaTER is a new test-time reasoning framework that explores diverse reasoning paths in latent space and uses explicit verification to select correct answers, aiming to improve LLM accuracy while reducing inference cost.