更小、更弱，但更好：通过计算最优采样训练LLM推理器

这篇文章可能讨论了一种新的训练大型语言模型（LLM）的方法，重点是提高推理能力。核心思想似乎是，使用更有效的采样策略训练更小或更弱的模型可以带来更好的推理性能。“计算最优采样”这个短语表明了在计算约束下最大化性能的重点。来源 Hacker News 表明了对人工智能进步感兴趣的技术受众。

• •侧重于提高LLM的推理能力。
• •探索训练更小/更弱的模型以获得更好的性能。
• •强调计算最优采样以提高效率。