待验证50% 置信观点精确时间
提示词注入容易让模型输出变得生硬甚至跑题；多轮改写意味着额外的推理次数，计算成本明显上升；微调则需要训练资源和数据准备，部署灵活性差。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/11/4
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相关事实
已验证测试时计算范式的核心思想是将资源从训练阶段转移到生成答案过程，通过消耗更多推理算力换取更高质量输出79% 相似待验证如果只是想让模型更聪明一点，直接提高推理投入通常是比引入顾问配对更直接的手段，因为它不需要引入额外的模型调用链路，成本曲线也更可预测。77% 相似待验证传统智能体开发倾向于把所有工具定义、提示词一次性塞给大模型，导致上下文膨胀，增加Token成本并降低推理准确率76% 相似已验证推理时扩展（inference-time scaling）通过在推理阶段增加计算量提升模型性能，存在类似预训练的幂律关系76% 相似待验证某些原始提示词的特定措辞会激活模型训练中沉淀的快捷路径（shortcut），使其套用固定模式作答，改写后模型被迫进行更通用推理从而提升质量76% 相似
引用此条事实
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