Muennighoff MIT 演讲:无限测试时扩展让模型自主工作数周
Muennighoff · x · 2026-10-11
OpenAI 研究员 Muennighoff 在 MIT NLP Seminar 发表演讲,主题为 Infinite test-time scaling 与 prefix sliding。他的核心判断是:通过测试时计算的持续扩展,我们已接近让模型自主工作数周以解决极难任务的能力拐点。演讲还提出一个工程上的「最终目标」:取代当前长上下文处理中常见的 compaction(上下文压缩)机制,prefix sliding 可能提供更好的替代方案。
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