突破大模型推理瓶颈！首篇「Test-Time Scaling」全景综述，深入剖析AI深思之道

来自多所顶尖机构的研究者联合发布了首篇关于Test-Time Scaling（TTS）的系统性综述。随着大模型训练成本飙升和数据枯竭，TTS作为后预训练时代的突破点，通过动态分配算力提升模型效率与智能。文章提出“What-How-Where-How Well”四维框架，详细解析TTS技术，并实现四大核心贡献，包括文献解析与实践指导。同时，作者指出TTS面临扩展极限、本质理解等四大挑战，未来需进一步探索统一评估指标及拓展至真实场景。
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