大型语言模型可以通过更多的推理时间计算来解决更难的推理问题。然而， “测试时间缩放”一词现在涵盖了各种推理算法，这些算法沿着单一轨迹扩展审议，对已完成的候选人进行抽样，并通过投票或验证或对未完成的部分状态进行搜索来聚合它们。这些算法的统计数据不同

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**📖 中文解读**
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🔗 **原文链接**: [Test-Time Scaling in Reasoning LLMs: Inference Regimes, Eval](https://arxiv.org/abs/2608.04001v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
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👤 作者: Mohsen Hariri, Weicong Chen, Nahal Shahini, Vikash Singh, Kai Ye, Amirhossein Samandar, Debargha Ganguly, Sreehari Sankar, Yanyan Zhang, Shouren Wang, Jerry Peng, Biyao Zhang, Michael Hinczewski, Vipin Chaudhary

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🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
推理能力是LLM的下一个战场。这篇文章技术细节到位，适合有一定基础的同学细读。
Benchmark看多了容易麻木——跑分好不一定产品好用。这篇文章好在对分差有分析，不只是贴数据。

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⏱️ 2026-08-05 14:01