arXiv cs.AI· Cong Hua, Qianqian Xu, Zitai Wang, Zhiyong Yang, Shilong Bao, Linchao Zhang, Qingming Huang·· 8 小时前AI 评分22
PGLA：面向 LLM 测试时扩展的成对引导 Logit 调整方法
Compare to Correct: Pairwise-Guided Logit Adjustment for LLM Test-Time Scaling
AI 导读
研究者提出 Pairwise-Guided Logit Adjustment（PGLA）框架，通过引入支持不同答案的推理路径间的成对置信度比较，捕捉答案层面的比较优势，并用 KL 正则化目标将其与投票支持度结合。
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