最近的AI研究表明，模型大小不再是性能的唯一决定因素，较小的模型有可能超越较大的模型。这种转变归因于“测试时计算”的进步，模型在推理过程中利用计算预算来探索解决方案，而不是仅仅依赖于预训练后固定的“训练时计算”。像思维链提示（Chain of Thought prompting）和通过强化学习训练的专业推理模型等技术，使模型能够生成中间的“思考令牌”。这些令牌充当草稿板，允许模型在最终确定答案之前评估不同的方法并纠正方向，从而提高准确性并减少幻觉。 AI
影响 这项研究表明AI发展可能出现范式转变，优先考虑高效的推理策略而非单纯的模型规模。
排序理由 该条目讨论了一篇研究论文和AI模型开发中的新概念。
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