「test - time scaling」共找到 215 篇相关文章
POF | 上海理工大学梁梓浩、朱兵等：使用大语言模型进行气泡湍流实验数据处理
本文提出结合大语言模型（Time - LLM）与Transformer模型的复合框架处理气泡两相流热膜测量信号干扰。先由Time - LLM识别气泡干扰信号，再用Transformer模型修复。实验证明该方法高效、轻量且物理自洽。
斯坦福&英伟达提出新范式：推翻Scale Law，在“推理”阶段自我进化，超越人类专家
斯坦福和英伟达提出 TTT - Discover 新范式，允许模型在测试时继续训练，针对难题‘进化’。它设计了自适应熵目标函数和 PUCT 状态复用组件，实验在多领域碾压人类专家与同行，但在部分领域落地有局限且计算成本高。
Meta 148亿美元收购的28岁华裔CEO谈管理哲学，其或将成为硅谷的下一个「主角」
28岁华裔CEO Alexandr Wang将Scale AI卖给Meta获143亿美元，分享独特管理哲学，强调雇佣在乎之人、注重质量。交易引发人才收购讨论，也使Scale失中立地位，其能否胜任Meta AI领导存争议。
刚刚，扎克伯格宣布成立Meta超级智能新实验室
Meta宣布进入超级智能赛道，扎克伯格成立Meta超级智能实验室，任命前Scale AI CEO为首席AI官。MSL整合多团队，Meta还投资Scale AI，为抢人才不惜重金，新团队成员来自顶尖实验室，Meta有独特优势。
CVPR 2026 Workshop征稿｜从感知到推理，ViSCALE 2.0 邀你重塑计算机视觉的 System 2
2026年6月，CVPR第二届计算机视觉推理扩展研讨会（ViSCALE 2026）将在美国回归。由顶尖机构学者联合举办，将汇聚顶尖学者探索视觉模型突破瓶颈之法。会议亮点多，还开启论文征稿，欢迎积极投稿。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
忘掉大模型，微软实证：小模型才是Agentic AI的未来！
过去两年大模型在数学竞赛题上靠Test - Time Scaling发展遇天花板。微软rStar2 - Agent让14B小模型学会‘写代码→跑结果→改思路’，表现出色。还介绍了其基础设施、算法、训练配方等方法。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
AI教父Hinton首爆十年前拍卖：我早已内定谷歌必赢！
NeurIPS 2025访谈中，AI教父Hinton和Jeff Dean回顾AI发展。Hinton透露Scaling顿悟源于Ilya演讲，还谈及AlexNet、谷歌大脑诞生等。二人探讨Transformer、Gemini，也对AI未来发展方向发表看法。
大模型低价趋势延续！智象未来姚霆：B端、C端界限模糊，API不够、逼出 “按结果付费”
InfoQ 采访智象未来联合创始人姚霆，探讨多模态大模型发展。他指出深度 Scaling up 收益放缓，广度 Scaling up 有惊喜；2025 年模型价格战倒逼厂商加速，低价趋势 2026 年将延续，商业模式转向“按结果付费”。