Test-time scaling has emerged as a key inference strategy for reasoning models, where a model generates a large number of candidate solutions in the hope of finding at least one correct solution. Running all candidate solutions to completion can be computationally demanding, so recent work prunes the candidate pool after generating only a short prefix, committing further computation only to the su

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Direct Pass@$k$ Optimization for Thought Pruning: Balancing ](https://arxiv.org/abs/2610.31667v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Mahdi Salmani, Adel Javanmard, Devansh Gupta, Meisam Razaviyayn

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
推理能力是LLM的下一个战场。这篇文章技术细节到位，适合有一定基础的同学细读。

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⏱️ 2026-10-23 13:01