待验证50% 置信事实精确时间
DeepMind 的 Chinchilla 论文及后续推理时计算缩放研究表明，在推理阶段动态增加计算量可以显著提升小模型的输出质量
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/6
首次发现
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相关事实
待验证轻量模型通过知识蒸馏、量化等技术压缩参数规模，在推理速度和成本上优化，但在复杂逻辑推理和长上下文理解上有所让步76% 相似待验证DeepMind的Chinchilla定律证明训练数据量与模型参数量的最优配比会随时间演进而改变，同等FLOP投入可产生能力差异显著的模型75% 相似待验证思维链推理的效果随模型规模呈现涌现性，在较小模型上几乎无效，在足够大的模型上才能显著提升推理准确率74% 相似已验证知识蒸馏技术使小模型可从大模型中提取相当比例能力，动摇了固定算力阈值作为能力代理指标的有效性73% 相似已验证2022年Google Brain的Jason Wei等人发表的思维链（Chain-of-Thought）提示论文首次系统证明加入逐步推理示例能使PaLM等大模型在数学推理任务上准确率大幅提升73% 相似
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