Appleの機械学習研究チームが、LLM（文章を理解・生成するAI）が中間的な思考プロセス（chain-of-thought推論）を実行する際に、問題の複雑さに基づいて最適な計算予算を動的に配分する能力を開発した
複数の推論パス間の一貫性（self-consistency）を利用して、追加の思考が必要かどうかを判定する仕組みを採用。推論予算を増やすことで推論時の性能が段階的に向上することを確認した
LLM能力、問題複雑度、最適な予算配分の関係について理解を深め、計算効率的な推論の実現を目指している
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