Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院）

Clotho: Measuring Task-Specific Pre-Generation Test Adequacy for LLM Inputs

Clotho：用于LLM输入的任务特定预生成测试充分性度量

Juyeon Yoon, Somin Kim, Robert Feldt, Shin Yoo

机构 * Korea Advanced Institute of Science and Technology（韩国科学技术院） ； Chalmers University of Technology Gothenburg Sweden（楚德大学哥德堡瑞典） ； Chalmers University of Technology（楚德大学） 纠错

AI总结 Clotho通过分析LLM隐藏状态直接估计输入难度，无需生成输出即可评估测试输入的有效性，提升测试效率并降低LLM执行成本。

Comments FSE 2026 Camera Ready version

Predicting LLM Reasoning Performance with Small Proxy Model

用小代理模型预测LLM推理性能

Woosung Koh, Juyoung Suk, Sungjun Han, Se-Young Yun, Jamin Shin

机构 * Trillion Labs ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

AI总结 提出rBridge方法，通过任务对齐加权负对数似然，使小模型（≤1B）有效预测大模型推理性能，成本降低超100倍，在1B-32B规模上实现最强相关性。

Comments ICLR 2026