更多非共识，Test-time Scaling 能否一直大力出奇迹？

Test-time Scaling已成为提升大模型推理能力的关键路径，过去一年围绕其“扩展什么”与“如何扩展”形成多种思路。尽管Sequential方式通过延长思维链曾取得进展，但研究发现其效果有限，甚至导致性能下降；Parallel等外部扩展方法随之兴起。学界普遍认为，单纯增加计算已遇瓶颈，未来突破或将依赖更高效的搜索策略与跨场景适配能力的提升。
来源：https://mp.weixin.qq.com/s/nxlKWG-2w6_c5lg-qkAl3w