CISC（Confidence-Informed Self-Consistency）是一种针对大型语言模型（LLMs）的新型解码策略，通过整合模型为每个推理路径生成的置信度评分来增强自洽性，显著降低计算成本，同时保持甚至提升模型在推理任务上的性能。该方法通过加权多数投票选择最终答案，平均减少超过40%的推理路径数量，适用于数学和常识推理任务。
