模块化范数 RandOpt 高效集成采样
原文标题：Modular Norm RandOpt: Population-Efficient Ensembling through Architecture-Aware Perturbations
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论文提出 Modular Norm RandOpt，一种架构感知的采样方法，使用模块级自然范数与校准尺度，同时保留选择与投票机制。在 Countdown 上以少 3 倍候选、GSM8K 上少至少 12 倍候选超越 RandOpt，并节省墙钟时间。在七个任务与三个 Qwen 规模上平均准确率均高于 RandOpt，并扩展至 Llama 3.2 3B 与 Gemma 3 4B。
- 问题
- RandOpt 用全局扰动尺度，忽略模块几何异质性，候选开销大。
- 方法
- 按模块级自然范数与校准尺度做架构感知采样，保留选择与投票机制。
- 结果
- Countdown 少 3 倍候选、GSM8K 少至少 12 倍候选超越 RandOpt，七个任务三个 Qwen 规模平均准确率更高。
- 影响
- 扰动几何成为无梯度集成搜索的关键设计，可显著省算力。
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