arXiv cs.AI· Chenhao Hong, Jiakai Xu, Kaushiki Singh, Yusen Zhang, Eugene Wu·· 1 天前AI 评分43
CIRCE：通过约束结构预测 LLM 任务复杂度
CIRCE Divines LLM Task Complexity from Constraint Structure
AI 导读
新研究提出 CIRCE，利用低成本 LLM 构建约束中间表示并编译为约束图，通过问题的内在约束结构预先预测 LLM 任务复杂度。在涵盖 SAT、逻辑和数学的 7 个推理基准及 4 个 LLM 测试中，即便使用随机初始化的 GNN 编码器也能提升回答正确性预测。相比最强基线，其负对数似然从 0.465 降至 0.423，AUROC 从 0.691 提升至 0.727。
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