Divide-and-Conquer推論のためのLLM学習がテスト時スケーラビリティを高める

難問に挑むとき、長いチェーン・オブ・ソート（CoT）を伸ばすだけで本当に足りる？ 意外にも、分割統治（Divide-and-Conquer）を“推論時に足す”だけでは、多くのモデルでうまく噛み合わない。

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