📣 验证的变化：理解大型语言模型中的验证动态 📄 论文： 🔗 项目： 你是否曾想过你的 LLM 验证器是否真的可靠？我们的分析框架揭示了三个关键因素，这些因素决定了在问题难度、生成器能力和验证器能力方面的验证成功。 关键见解： 📈 问题难度驱动正确响应识别 - 验证器在简单问题上表现出色，但在困难问题上却挣扎 🔍 生成器强度影响错误检测 - 弱生成器产生明显错误，强生成器则创造出优雅但错误的解决方案 ⚖️ 验证器扩展在某些情况下显示出收益递减 - 有时 GPT-4o 仅比较小模型稍强 💡 对于测试时间扩展：弱生成器 + 验证可以匹配强生成器的性能，而昂贵的验证器并不总是值得。 感谢 Yefan Zhou @LiamZhou98, Austin Xu @austinsxu, Yilun Zhou @YilunZhou, Janvijay Singh @iamjanvijay, Jiang Gui @JiangGui, Shafiq Joty @JotyShafiq 的出色工作！ #LLM #AIVerification #TestTimeScaling #FutureOfAI #EnterpriseAI