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论文提出SWEAR：按难度自适应分配音频推理算力
arXiv论文针对大型音频语言模型自适应推理中难度估计粗糙的问题，提出五维难度评分与压缩推理轨迹，并给出SWEAR框架，在监督微调中学习难度信号、用强化学习跨推理阶段分配算力。在MMAU-test-mini与MMAR上提升准确率同时显著减少生成token。
arXiv cs.AI21 天前
#自适应推理
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AERA：自适应证据残差分配实现高效测试时推理
AERA 是一种顺序控制器，学习从检查点可观察证据判断额外计算是否可能恢复更好答案。在 GSM8K 上，AERA 以 92.61% 的准确率接近 128 响应的 93.01%，同时减少 95.99% 的完成 token。
arXiv cs.AI63 天前
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自适应推理：解决智能体AI过度与不足思考
该研究指出智能体AI中固定推理控制导致过度或不足思考的问题，通过实验分析过度推理增加计算成本而无精度提升，不足推理导致错误。呼吁开发根据任务需求动态分配推理的机制。
arXiv cs.AI66 天前