工程与架构 · 04-04
测试时计算（Test-time Compute）
在模型回答阶段投入更多计算，如多步推理、多次采样、搜索或自检，以换取更好结果。
测试时计算（Test-time Compute）
在模型回答阶段投入更多计算，如多步推理、多次采样、搜索或自检，以换取更好结果。
一、是什么
- 在模型回答阶段投入更多计算，如多步推理、多次采样、搜索或自检，以换取更好结果。
- 类比：像考试时多花时间打草稿和复查。
- 关键澄清：
| 它不是什么 | 它是什么 |
|---|---|
| 不是重新训练模型 | 推理阶段增加算力和步骤的策略 |
二、为什么重要
- 它让模型在复杂任务上用更多“思考预算”提升表现。
- 不懂它会怎样：计算越多成本越高，也不保证一定正确。
三、日常怎么理解
- 用一句话讲给非技术朋友听：测试时计算就是让 AI 答题时多想一会儿。
- 常见场景：复杂数学题、多候选方案、自我检查、代码修复。
四、常见误解
| 误解 | 真相 |
|---|---|
| 多想一定更对 | 需要配合验证标准，否则只是更长的错误。 |
五、延伸阅读
- 本知识库相关：推理、验证工具
- 06-Knowledge: 测试时计算与动态工作流.md: `
- OpenAI Reasoning guide
适用场景与行动
场景：适合用来建立 AI 核心概念的共同语言。
适合谁：非技术创业者、AI 产品使用者、内容与业务负责人
下一步：先用一句话复述这个概念，再判断它和你的业务场景有什么关系。
这张卡片由杨思远基于真实工作流和实测经验整理。
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