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CIRCE：从约束结构预测 LLM 任务复杂度
研究提出 CIRCE，用低成本 LLM 构建约束中间表示并编译为约束图，从而在模型作答前预测任务复杂度，可指导模型路由与测试时算力分配。在七个推理基准与四个 LLM 上，即使随机初始化的 GNN 编码器也将 AUROC 从 0.691 提升至 0.727。
arXiv cs.AI4 小时前
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研究提出 CIRCE，用低成本 LLM 构建约束中间表示并编译为约束图，从而在模型作答前预测任务复杂度，可指导模型路由与测试时算力分配。在七个推理基准与四个 LLM 上，即使随机初始化的 GNN 编码器也将 AUROC 从 0.691 提升至 0.727。