Reddit 的 r/LocalLLaMA 子版块上一位用户详细介绍了一种扩展测试时计算量的方法，以提高 Qwen-3.6-27B 和 Gemma-4-31B 模型的性能。该方法涉及显著增加基线模型的计算使用量，以改进代码优化和加速，目标是超越现有基准。所描述的脚手架利用了广泛的探索广度、迭代校正和假设检验，并设有解决方案池以防止局部最小值。然而，用户指出，由于处理长上下文窗口的限制，Qwen 和 Gemma 模型在后续迭代中都出现了性能回归。 AI
影响 展示了一种通过扩展测试时计算量来增强 LLM 性能的新颖方法，有望改进代码优化和速度。
排序理由 该集群描述了一种用户实现的改进现有模型的研发方法，而非前沿实验室的发布。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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