测试时计算（Test-Time Compute）

测试时计算（Test-Time Compute）是一种让大语言模型在回答前进行多轮内部推理的技术路径，旨在提升复杂任务的推理成功率。

技术原理

模型在生成最终回答之前，会进行多轮内部推理和验证，类似于[[DeepSeek-R1]]的强化学习路径。这种方法通过增加推理时的计算量来换取更高的任务成功率。

应用场景

• 保险理赔审核
• 多应用日程调度
• 复杂代码生成与调试
• 数学推理

相关概念

• [[数字管家]]：测试时计算是OpenAI"数字管家"愿景的核心技术路径
• [[ai-junior-engineer]]：测试时计算能力决定了AI Agent的自主性和可靠性