待验证50% 置信事实精确时间
推理时计算的核心思想是在推理时让模型生成更长的思维链，通过自我验证与多路径搜索提升复杂任务的准确率，与蒙特卡洛树搜索在棋类AI中的成功有方法论联系，AlphaGo通过推理时大规模树搜索超越人类棋手
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/11
首次发现
来源
OpenAI发布GPT-5.6：网络安全能力成核心卖点
rss2026/7/9
相关事实
待验证推理时计算扩展通过延长思维链、多路径采样择优、自我验证反思等方式在推理阶段投入更多计算可提升复杂推理任务性能77% 相似待验证AlphaGo通过蒙特卡洛树搜索（MCTS）在推理阶段投入大量计算资源进行棋局评估，是推理时计算扩展范式的理论渊源76% 相似已验证Chain of Thought能显著提升模型在数学推理、逻辑判断等需要多步推导的任务上的表现76% 相似待验证Tree of Thought（思维树）是目前最强的推理方案，每一步推导出多个分支并自行打分评估，支持回溯机制，但计算量庞大、消耗token多75% 相似待验证Tree-of-Thought允许模型同时展开多条推理路径，从中筛选出最优执行路径75% 相似
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