arXiv论文提出Direct Pass@k优化方法：平衡测试时推理的思维剪枝质量与多样性

Direct Pass@$k$ Optimization for Thought Pruning: Balancing Quality and Diversity in Test-Time Reasoning 针对推理模型测试时扩展中全量候选推演算力消耗巨大的痛点，研究人员提出直接以pass@k概率为目标的思维前缀剪枝方案。该方法在筛选解题路径时兼顾了高质量与多样性分布，避免了传统启发式筛选的次优折中。