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本文提出熵引导幂采样（EGPS），一种无需训练和验证器的采样方法，提高了幂采样在增强基础语言模型推理中的效率。与标准Metropolis-Hastings采样相比，EGPS在MATH500、HumanEval和GPQA等基准测试上达到最佳或并列最佳准确率，同时实现高达12.6倍的加速。

本文提出了一种四阶段方法，用于构建建模LLM推理过程的因果图，利用反事实增强实现稳定的因果发现，并提供透明、概念级的可解释性。

bde是一个Python包，通过MILE方法将基于采样的贝叶斯深度学习带给实践者，结合了JAX的速度和scikit-learn的API，用于表格监督学习任务。