📄 LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling
Contents
📖 论文基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 标题 | LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling |
| 作者 | Tong Zheng, Haolin Liu, Chengsong Huang, Huiwen Bao, Sheng Zhang |
| 机构 | 待补充 |
| 发布时间 | 2026-05-08 |
| arXiv 编号 | |
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💡 一句话总结
Test-time scaling (TTS) has become an effective approach for improving large language model performance by allocating additional computation during inference. However, existing TTS strategies are larg…
🎯 研究背景
这部分需要深入分析论文要解决的核心问题
现有挑战
- 待补充：现有方法的局限性
研究动机
- 待补充：为什么这个问题重要
🔬 核心创新
这部分需要提炼 3-5 个技术突破点
- 创新点 1：待补充
- 创新点 2：待补充
- 创新点 3：待补充
🏗️ 技术架构详解
整体架构
关键技术
1. 技术细节 1
待补充
2. 技术细节 2
待补充
📊 实验结果
主实验对比
| 方法 | 指标 1 | 指标 2 | 指标 3 |
|---|---|---|---|
| 基线方法 | - | - | - |
| 本文方法 | - | - | - |
消融实验
待补充
🎓 技术深度评分
| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 创新性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10) | 待评估 |
| 实用性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10) | 待评估 |
| 可复现性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10) | 待评估 |
| 技术深度 | ⭐⭐⭐⭐⭐ (X/10) | 待评估 |
| 综合评分 | X/10 | 待评估 |
🔗 资源链接
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