深入解析 ACL 2025 重磅論文 CER (Confidence Enhanced Reasoning)，這項無需訓練 (Training-free) 的技術透過分析「推理過程自信度」並過濾 Logits 雜訊，顯著提升 Llama 3 與 DeepSeek-R1 的數學及問答準確率。了解 CER 如何克服 Self-Consistency 的缺陷，成為優化 LLM 推理能力的最佳輕量化方案。

透過 Verbalized Sampling (VS) 解鎖 LLM 的創造力。本文深入解析 RLHF 導致模型發生「模式坍縮」的數學原理（典型性偏差），並提供一種無需訓練的 Prompting 策略，能有效提升模型輸出的多樣性並優化合成數據生成的效果。

探索 Meta AI 與 UCSD 最新發表的 DeepConf 技術！本文深入解析如何讓大型語言模型 (LLM) 具備「信心感知」能力，在推理過程中自動識別並終止低品質的思考路徑。了解 DeepConf 如何在不犧牲準確率的前提下，解決平行思維 (Parallel Thinking) 成本過高的問題，並大幅節省 Token 消耗，是 AI 開發者優化模型效能的必讀指南。

深入解析微軟亞洲研究院 rStar 論文 (ICLR 2025)：探索如何結合蒙地卡羅樹搜索 (MCTS) 與互助推理 (Mutual Reasoning) 機制。了解此方法如何在不微調、不依賴 GPT-4 的情況下，讓 LLaMA2-7B 等小模型在 GSM8K 上的準確率從 12% 暴增至 63%，解鎖小模型的深層推理潛力。

深入解析《Reasoning with Sampling》論文，揭秘如何透過 MCMC 採樣與分佈銳化 (Distribution Sharpening)，讓 Base Model 不需強化學習 (RL) 也能展現驚人推理能力。探索 Inference-time Compute 如何以時間換取智能，解鎖模型隱藏潛力。

想知道如何讓大型語言模型 (LLM) 自我進化嗎？本文深入解析最新研究 Agentic Context Engineering (ACE)，看它如何透過創新的脈絡工程，解決 Context Collapse 與 Brevity Bias 兩大難題，打造更聰明、持續進步的 AI 系統。

如何讓 LLM 在上線後還能不斷學習進化？本文介紹《Dynamic Cheatsheet》的關鍵技術，理解其如何透過 Adaptive Memory 與 Retrieval 技術，實現一個簡單卻強大的 Self-Improving LLM。