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Epi2Diff：用大模型推理轨迹预测试题难度
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事件综述
2026年11月2日，36氪报道，弗吉尼亚理工大学、马里兰大学、MBZUAI与匹兹堡大学的研究团队提出Epi2Diff方法，通过将大模型推理轨迹拆分为八类认知片段、提取83维过程特征，并结合题目语义来预测人类作答难度。报道称该方法在SAT数学难度分类任务上准确率为73.0%。目前该研究处于论文发布阶段，暂无后续验证或应用进展的报道。
根据公开报道整理 · 5 小时前更新
最新进展11月2日 15:49
研究团队提出Epi2Diff方法，报道称SAT数学难度分类准确率73.0%。报道时间线
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11月2日
- 36氪公开报道Epi2Diff：用大模型推理轨迹预测人类试题难度，SAT数学分类准确率73.0%
弗吉尼亚理工大学、马里兰大学、MBZUAI与匹兹堡大学研究团队提出Epi2Diff，将大模型推理轨迹拆分为八类认知片段并提取83维过程特征，结合题目语义预测人类作答难度。
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