arXiv 论文：LLM 能否预判决策关键点
原文标题：Can LLMs Anticipate Their Cruxes?
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论文研究如何从语言模型输出中提取影响决策结论的「关键点」（cruxes），即模型多次 rollout 存在分歧的子问题。比较三种成本递增的策略后发现，模型先验预判的关键点与事后实际重要因素几乎无关，单次 rollout 也不充分，高风险决策必须依赖多次 rollout 比较。
- 问题
- 如何低成本提取影响模型决策结论的关键子问题（cruxes）。
- 方法
- 比较三种成本递增策略：先验预判、单次推理后提取、多次 rollout 比较并用 reranker 替代 judge。
- 结果
- reranker 方案算力约为 judge 的 1/86；先验预判与实际关键因素几乎无关，单次 rollout 也不充分。
- 影响
- 高风险决策不能靠模型自述理由，必须多次采样比较，且可用廉价 reranker 控制成本。
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