语言模型测试期「宽度」:无需昂贵树搜索的推理扩展
zhaoran_wang · x · 2026-07-04
研究机构 tilderesearch 发起技术线程,探讨如何在不依赖昂贵的全解树搜索的前提下,赋予语言模型更具表达力的测试期(test-time)「宽度」,借助长链式思维(long CoT)实现更高效的推理扩展。属于推理/测试期计算方向的方法讨论。
「研究」频道最新
- Meta FAIR 提出 Self-Direction:把 agent 失败变成 LoRA 技能,成功率提 13.8pp — karen_ullrich · 2026-10-27
- DONIC 双手机器人追踪成功率 86.79%，远超此前 SOTA 的 9.43% — liuziwei7 · 2026-10-27
- 为什么没有更多 10M 上下文模型?研究者抛出注意力机制疑问 — agarwl_ · 2026-10-27
- 研究者吐槽:论文里 PSNR 低于 15dB 基本是用错了指标 — kwangmoo_yi · 2026-10-27
- Ortet 首批医疗评测:34 个开源模型 50 项任务,通用排名不够用 — thegautamkamath · 2026-10-27
- Scaling 拟合之争:Uncheatable 计入输出头 FLOPs,Paloma 剔除,最小档差距高达 65% — dlwh · 2026-10-27