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ME-Decoding

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评估

因此，ME-Decoding评估的是整个子集的质量，并据此决定是否继续扩展候选集合。

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平均

论文分别匹配概率方法与ME-Decoding的平均支持集大小、剪枝后熵和支持集内两两余弦相似度，比较这些条件近似一致时的推理表现与集合评分。

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在GSM8K

匹配后，ME-Decoding在GSM8K和GPQA上仍取得最高准确率，同时保持最高MES和最低的语义相似度。

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