Unverified50% confidenceFactExact time
在推理阶段投入更多计算资源能带来性能增益（测试时计算扩展理论），且增益存在明显收益递减区间
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7/15/2026
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Unverified增加推理次数会带来更高的计算成本，但换取了单次任务复杂度的降低，这是分组抽取策略的权衡78% similarUnverified推理时计算的扩展虽能提升单次输出质量，但成本以超线性方式增长，大规模部署往往难以经济可行75% similarUnverified随着大模型推理能力增强，单次调用消耗的token显著攀升，在固定用量限制下形成「更强模型」与「更快触及上限」的悖论75% similarUnverified在收敛型任务上，模型达到一定规模后存在明显的性能饱和现象，参数量或训练数据的继续增加对准确率的边际贡献快速衰减73% similarUnverified更大的模型往往更具Token效率，能用更少的交互轮次和更精炼的推理完成任务73% similar
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