AI领域聚焦推理优化与后训练策略
随着预训练阶段的边际效益递减，AI领域自2024年起聚焦于“Scaling What”新范式的探索。研究者提出了TTS（Test-Time Scaling）方法，通过在推理阶段增加计算资源提升模型性能，并将其应用范围从特定领域扩展至通用任务。香港城市大学等高校进一步提出“四轴分类框架”，将推理优化技术系统化，揭示了研究重点从预训练转向推理优化的趋势。同时，四种主要的Scaling策略——Parallel、Sequential、Hybrid和Internal，分别通过不同的方式优化模型性能。此外，微调与推理在后训练阶段被赋予同等重要性，凸显了高质量数据对模型行为的关键作用。来源：https://mp.weixin.qq.com/s/eY7fAaqcs6NJX4eXqm4oMg
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