研究：结构化剪枝后模型推理覆盖可保持，但采样成本上升
原文标题：Rethinking LLM Pruning via Test-Time Scaling
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论文在四项数学与编码基准上比较专家、FFN 与层剪枝前后的模型，用等采样预算的 pass@k 衡量。部分模型大幅剪枝后推理覆盖仍可持平或超过原模型，但正确答案更难采样，重复增多、总 token 消耗上升。作者主张剪枝评估应同时看可解问题范围与采样成本。
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