待验证50% 置信事实精确时间
研究显示推理时计算的扩展律与训练时计算具有相似的效益曲线
1
来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/16
首次发现
来源
相关事实
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80% 相似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75% 相似待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75% 相似待验证研究表明，即使使用相同的基础模型，引入迭代反思机制后在代码生成、数学推理等任务上的准确率可提升20%-40%74% 相似待验证Snell等人2024年的研究量化了当模型规模固定时，增加推理算力的边际收益在许多任务上优于同等算力用于继续预训练72% 相似
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