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Stanford AI Lab 推出 QuasiMoTTo：用相关采样提升推理算力扩展效率
We love scaling inference compute, but it’s costly! Independently sampling parallel attempts might b...
AI 导读
Stanford AI Lab 提出 QuasiMoTTo，通过改用相关采样而非独立并行采样来扩展推理算力，减少重复求解带来的浪费。该方法在测试时扩展中实现同等性能、样本量减少 25-47%，并将 RL 训练步数减少 50%；相关样本覆盖度更高，边际上仍是 LLM 的精确采样，且可并行生成。
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