UAA 框架为 LLM 树搜索按不确定性分配预算，省 90% token
原文标题：Uncertainty-Aware Budget Allocation for Efficient LLM Tree Search
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研究指出树搜索中同一中间状态的续写高度重复，兄弟动作的语义分散度可预测下游冗余。作者提出免训练的不确定性感知分配（UAA），用分散度决定哪些候选值得扩展。在数学、逻辑与规划基准上，UAA 在精度相当的情况下最多减少 90% token 用量、延迟降低至多 9 倍，并适用于四种树搜索算法与开源/闭源模型。
- 问题
- 树搜索每步固定预算扩展，浪费大量重复采样。
- 方法
- 免训练的UAA：用兄弟动作语义分散度预测下游冗余，由价值决定扩展哪些候选、由不确定性决定扩展多少。
- 结果
- 数学、逻辑与规划基准上精度相当，token用量最多减90%，延迟最多降9倍，适用于四种树搜索算法及开源闭源模型。
- 影响
- 几乎零成本替换现有树搜索的预算策略，直接砍掉推理成本与延迟，工程落地门槛低。
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