TASCO：稳定性感知的LLM推理测试时适应
原文标题：Beyond Confidence: Stability-Aware Test-Time Adaptation for LLM Reasoning
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研究指出高置信度并不代表正确，但若置信度在局部扰动下保持稳定则更可能正确。据此提出TASCO框架，在保持LLM冻结的前提下，通过优化轻量级任务前缀将局部稳定性纳入置信度驱动的测试时适应，采用随机扰动与锐度感知扰动两种策略。实验显示TASCO在多种LLM与推理基准上提升准确率与token效率，且不使预测分布过早集中。
- 问题
- 测试时适应只靠置信度驱动，但高置信度常出现在错误推理轨迹上。
- 方法
- 在冻结LLM的前提下优化轻量任务前缀，把局部稳定性纳入置信度优化，用随机扰动与锐度感知扰动两种策略。
- 结果
- 在多种LLM与推理基准上提升准确率与token效率，且不使预测分布过早集中。
- 影响
- 无需重训即可提升推理表现，为低成本部署推理增强提供可插拔方案。
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