BMA-GAI：在共享预算下通过多属性验证实现测试时扩展

针对共享计算预算下验证 LLM 生成答案的问题，研究者提出 BMA-GAI 算法，将候选答案视为多属性臂，结合成本感知的臂选择与属性自适应采样，每次观测同时用于分配决策和随时有效的认证，无需单独确认阶段。该算法在合成基准和 LLM 答案验证任务上比对比方法更高效地分配验证预算，认证出更多高质量候选，并具有渐近覆盖保证和一阶最优性。