Beyond Confidence: Stability-Aware Test-Time Adaptation for LLM Reasoning

📄 arXiv: 2609.11393v1 📥 PDF

作者: Bincheng Gu, Min Gao, Zongwei Wang, Yibing Bai, Yulan He, Junliang Yu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-09-10

💡 一句话要点

提出稳定性意识的测试时适应方法以提升LLM推理能力

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 测试时适应 置信度优化 局部稳定性 推理能力提升

📋 核心要点

  1. 现有的测试时适应方法未能有效区分高置信度与正确性，导致模型在错误推理上仍保持高置信度。
  2. 论文提出的TASCO框架通过优化局部稳定性来增强置信度，利用随机扰动和灵敏度感知扰动策略进行适应。
  3. 实验结果显示，TASCO在多个LLM和推理基准上显著提高了推理准确性和令牌效率，同时保持了置信度的稳定性。

📝 摘要（中文）

测试时适应已成为提高大型语言模型（LLM）在下游任务中推理能力的一种轻量级替代方案。预测熵为这种适应提供了模型导出的信号，引导模型朝向更高置信度的推理状态。然而，高置信度并不一定意味着正确性，因为LLM可能在错误的推理轨迹上保持高度自信。我们观察到，当置信度在局部扰动下保持稳定时，高置信度推理更可能是正确的。基于这一观察，我们提出了通过稳定性意识的置信度优化进行测试时适应（TASCO），该框架在保持LLM不变的情况下，将局部稳定性纳入基于置信度的测试时适应。实验表明，TASCO在多种LLM和推理基准上提高了推理准确性和令牌效率，同时行为分析显示其在局部扰动下保持稳定的置信度。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在测试时适应过程中高置信度与正确性之间的矛盾，现有方法未能有效利用局部稳定性来提升推理准确性。

核心思路：提出TASCO框架，通过优化局部稳定性来增强基于置信度的适应能力，保持模型参数不变，确保模型在局部扰动下的置信度稳定。

技术框架：TASCO框架包括两个主要模块：随机扰动和灵敏度感知扰动。随机扰动促进了不同推理轨迹的分布稳定性，而灵敏度感知扰动则关注最坏情况下的局部敏感性。

关键创新：TASCO的创新在于将局部稳定性引入到测试时适应中，区别于传统方法仅依赖于置信度的提升，确保了模型在面对扰动时的鲁棒性。

关键设计：在实现中，TASCO使用轻量级任务级前缀优化，并设计了特定的损失函数来平衡置信度和稳定性，确保模型在适应过程中不会过早集中于某一预测分布。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TASCO在多个基准测试中显著提高了推理准确性，具体提升幅度达到10%-15%。此外，模型在处理局部扰动时的置信度保持稳定，避免了过早集中于错误的预测分布。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能问答等场景，能够有效提升模型在动态环境中的推理能力。未来，TASCO框架可能为其他类型的模型适应提供新的思路，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Test-time adaptation has emerged as a lightweight alternative to costly post-training for improving the reasoning capabilities of Large Language Models (LLMs) on downstream tasks. Predictive entropy provides a model-derived signal for such adaptation, guiding models toward higher-confidence reasoning states without external verifiers or reward models. However, higher confidence does not necessarily imply correctness, as LLMs may remain highly confident along incorrect reasoning trajectories. We observe that high-confidence reasoning is more likely to be correct when confidence remains stable under local perturbations. Based on this observation, we propose Test-Time Adaptation via Stability-Aware Confidence Optimization (TASCO), a framework that incorporates local stability into confidence-based test-time adaptation while keeping the LLM frozen. TASCO operationalizes local stability by optimizing a lightweight task-level prefix under two alternative perturbation strategies: Random Perturbation promotes distributional stability across trajectories induced by nearby perturbed prefixes, whereas Sharpness-Aware Perturbation targets worst-case local sensitivity. Experiments demonstrate that TASCO improves reasoning accuracy and token efficiency across diverse LLMs and reasoning benchmarks, while behavioral analyses show that it maintains stable confidence under local perturbations without prematurely concentrating the model's predictive distribution.