Rami2212/PSSN-LLM-Reasoning：基于 Qwen3 提升 LLM 推理效率

GitHub 仓库 Rami2212/PSSN-LLM-Reasoning 提出了用于提升 LLM 推理效率的 Predictive Semantic State Navigation（PSSN）项目，基于未量化 Qwen/Qwen3-4B 模型，在 Hugging Face GSM8K 数据集与 Google Colab 上搭建。项目包含 CoT 基线、答案抽取与准确率评估，默认生成长度 1,024 tokens，使用 BF16（不支持时 FP16），初始实验在固定 seed=42 的 75 题 GSM8K 开发子集上运行，结果以 JSONL 记录 token 数、延迟和 CUDA 峰值内存。