元强化学习助力LLM测试时计算优化

随着高质量数据即将在2028年耗尽，数据扩展面临瓶颈。2025年起，测试时计算将成为AI发展的新方向。卡内基梅隆大学（CMU）机器学习系提出，通过元强化学习优化大语言模型（LLM）测试时计算，以提高模型泛化能力。传统LLM主要训练生成特定输出，而新方法强调学习“如何解答”，使模型能在测试时自适应调整策略，在有限计算资源下获得更好表现。
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