Adaptive Power Sampling：面向 LLM 推理的查询自适应幂采样方法

研究者提出 Adaptive Power Sampling（APS），一种无需训练的 LLM 推理采样方法，按查询动态调整锐化指数，依据答案一致性与模型自奖励的关系在测试时逐查询设定。在 MATH500、HumanEval 和 GPQA 等推理任务上，APS 一致优于固定锐化指数的 power sampling，且无需额外训练。