「Test-Time Scaling」共找到 215 篇相关文章
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
亿级短视频数据突破具身智能Scaling Law！Being-H0提出VLA训练新范式
真机数据匮乏使具身智能VLA模型发展受限，现有真机数据与所需上亿级训练样本相差甚远。BeingBeyond团队提出创新性方案，利用人类视频手部数据构建数据集，训练出VLA模型Being - H0，经实验验证效果良好。
千亿多肽市场迎来Scaling时刻，清华校友创业用AI重写发现规则 | 对话利太智药贾寅君
本文对话利太智药贾寅君，他从临床医学转向AI药物发现，创业聚焦多肽。他认为多肽泛用性强，能覆盖更多靶点。其团队构建合成数据，开发模型，如MEET、PepMirror，探索将技术落地成药。
奖励模型也能Scaling！上海AI Lab突破强化学习短板，提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习（POLAR）新范式，解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求，弥补传统奖励模型短板，契合强化微调框架，实验证明其性能和泛化性优越。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
通义团队提出环境Scaling：自动构建环境，并自主学习和成长，可让30B比肩1T效果
阿里巴巴通义实验室团队论文提出通过程序化、自动化构建模拟环境，让语言模型自主交互学习。基于此训练的AgentScaler模型，数十亿参数就达万亿级模型性能，为轻量级代理智能发展带来新可能。
对话百度文库：不做大模型能直接做的事，能力积累换来竞争壁垒｜AI产品Time
百度文库从文档检索平台转型为一站式AI内容获取和创作平台，付费用户超4000万，AI MAU近亿，智能PPT访问量全球第一。访谈中，负责人分享产品理念、优势及运营经验，如不走大模型能直接做的事，从用户需求出发开发功能等。
博士宿舍激情脑暴，革新了Scaling Law？Qwen和浙大联手推出新定律，直接干掉95.5%推理内存！
近日，阿里与浙大合作提出并行计算缩放定律 ParScale，可在不增参数下提升大模型能力，推理效率更高。它通过引入并行流实现，在数学、编程等任务表现佳，适合边缘设备，代码已开源。
Scaling Law再现Agent领域！阿里提出训练新范式：在预训练和后训练之间还需一个Agentic CPT
近年来，大型语言模型向智能体系统进化。但当前主流方法构建智能体不佳，阿里通义实验室团队论文提出智能体持续预训练（Agentic CPT）新范式，开发AgentFounder模型，在多基准测试表现卓越。
扎克伯格炮轰苹果缺乏创新，并千万美金年薪狂招AI 人才
Meta为组建「超级智能」团队，开出超1000万美元年薪，扎克伯格亲自下场。还计划148亿美元收购Scale AI 49%股权。此外，扎克伯格炮轰苹果缺乏创新，业界对此看法不一。