Chopthin-Consensus 幂采样：一种保持多样性的 LLM 解码方法

英文标题：Chopthin-Consensus Power Sampling: A Diversity-Preserving Approach to LLM Decoding

该论文以 arXiv:2609.12243v1 形式发布，属于新投稿。论文研究通过序贯蒙特卡洛（SMC）进行推理时幂采样，以在无需后训练的情况下提升大语言模型（LLM）的推理能力。摘要指出，现有许多 SMC 方法依赖等权重重采样，可能会过于激进；该工作提出的 Chopthin-Consensus 方法旨在更好地保留采样多样性。

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