進化するインコンテキスト実演に基づく適応的テスト時計算資源配分
arXiv cs.AI / 2026/4/25
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要点
- 本論文は、テスト時の計算資源配分を適応的に行うと同時に、出力生成の方法も動的に調整するフレームワークを提案している。
- ウォームアップ手順で扱いやすい（解ける）クエリを特定し、テストセット自身から初期の質問–応答ペア群を組み立てる。
- アダプティブ段階では未解決のクエリに計算を集中させつつ、その生成分布を進化するインコンテキスト実演によって作り変える。
- 進化する実演では、意味的に関連したクエリで得られた成功した応答を条件として各生成を行い、固定分布からのサンプリングを繰り返すことを避ける。
- 数学・コーディング・推論ベンチマークでの実験により、既存ベースラインを一貫して上回りながら、推論時の計算コストを大幅に抑えられることが示されている。
