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本论文分析了AIMO 3的推理时优化技术，发现模型能力优于提示工程和多样化采样策略。研究表明高温度采样已经能够最大程度地去相关化误差，为基于提示的改进留下了很少余地，并识别出单个模型pass@20与多数投票共识之间存在6分的选择损失差距。