[논문리뷰] Model Capability Dominates: Inference-Time Optimization Lessons from AIMO 3본 논문은 LLM의 수학적 추론 능력을 향상시키기 위한 Inference-Time Optimization 기법들이 실질적인 효과가 있는지 검증하고자 합니다.#Review#LLM#Mathematical Reasoning#Inference-Time Optimization#Majority Voting#Self-Consistency#Diverse Prompting2026년 4월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Deep Think with Confidence본 논문은 LLM의 추론 태스크에서 self-consistency (다수결 투표) 방식의 한계점인 정확도 저하 및 높은 연산 오버헤드를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 추론 과정의 효율성과 성능을 동시에 향상시키기 위해 저품질 추론 경로를 동적으로 필터링 하는 방법을 제시합니다.#Review#LLM Reasoning#Confidence Filtering#Self-Consistency#Test-Time Optimization#Computational Efficiency#Adaptive Sampling#Early Stopping#Majority Voting2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중