@askalphaxiv: “Probabilistic Tiny Recursive Model” 本文通过在测试时添加高斯噪声使Tiny Recursive Models随机化…

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摘要

本文介绍了一种方法，通过在测试时添加高斯噪声并进行并行推理，使Tiny Recursive Models随机化，在不重新训练的情况下，在PPBench和Sudoku-Extreme上取得了显著的性能提升。

“Probabilistic Tiny Recursive Model” 本文通过在测试时添加高斯噪声、运行并行推理，并利用已有的Q头选择最佳答案，使Tiny Recursive Models随机化。无需重新训练，无需任务特定技巧，其PPBench从62.6%跃升至91.2%，Sudoku-Extreme从87.4%跃升至98.75%。
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