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刘建新
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猫眼影戏记者 崔江水 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
机械之心报道
编辑：Panda
若是说大模子的预训练（Pre-training）是一场拼算力、拼数据的「军备竞赛」，那么测试时扩展（Test-time scaling, TTS）更像是一场在推理阶段举行的「即时战略游戏」。
现在的共识是：让模子在回覆问题前「多想一会儿」，往往能获得更好的效果。这听起来像是一个完善的免费午餐：只要能在推理时动态分派更多盘算资源，就能让模子的智商原地腾飞。
但问题来了：我们该怎么让 LLM「多想」？
好比让一群学生做题：是让一个学生重复修改谜底（序列战略）？照旧让一百个学生同时做题然后投票（并行战略）？亦或是让他们开个会讨论一下（混淆战略）？
更主要的是，有些「学生」（模子）虽然智慧，但想得越多反而越容易钻牛角尖；而另一些则必需深图远虑才华解出难题。
事实哪个 TTS 战略才是谁人「天选之子」？
为了竣事这场瞽者摸象般的争论，微软终于脱手了。
他们举行了一项针对 TTS 的系统性研究：涵盖了从 7B 到 235B 参数目的 8 个开源 LLM，在 4 个推理数据集上猖獗天生了凌驾 300 亿 个 token。
论文问题：The Art of Scaling Test-Time Compute for Large Language Models论文地点：https://arxiv.org/abs/2512.02008
这项研究不但突破了「一种战略通吃」的理想，还发明了一个倾覆认知的征象：模子之间保存着显着的性格差别，分解为「短视界」和「长视界」两大阵营。
基于这些洞见，微软团队更是直接甩出了一套综合了问题难度、模子类型和盘算预算的「适用配方」。下面，让我们一起走进这项展现了 LLM 推理实质的重磅研究。
测试时扩展要领简介
LLM 的测试时扩展战略多种多样，通常分为并行、序列、混淆 / 元要领（meta）以及内部盘算机制（图 2）。虽然每类要领在特定设置下都显示出潜力，但没有简单战略是普遍最佳的
并行扩展战略
通过聚合多个自力采样的推理路径的谜底来提升性能。Self-consistency 对多样的推理路径举行采样并选择泛起频率最高的最终谜底，显著提升了算术和符号使命的性能。Best-of-n 采样作为一种简朴的并行要领被普遍使用，不过最近也有人提出了更具原则性的投票战略，如加权大都投票和多智能体验证（MAV）。Short-m@k 使用了早；疲核⑿性诵 k 条推理链，并凭证完成路径的比例提前终止。
序列扩展战略
通过迭代式的修正、重启或回溯来扩展推理深度。头脑链（CoT）提醒是一个基础理念，随后的事情如 STaR 和 Reflexion 探索了通过试错或语言自我反思举行修正。头脑树（ToT）和头脑图（GoT）通过结构化的广度优先或 DAG 气概搜索进一步扩展了这一点。AlphaGeometry 将符号证实搜索与 LLM 连系，以实现办法级的序列控制。S1 微调模子以教授自我修正战略，使用了更高的测试时盘算量。
混淆扩展战略
该战略融合了以上两个维度。Meta-Reasoner 使用上下文多臂老虎机凭证感知的使命难度动态选择 TTS 战略。AgentTTS 和 START 安排智能体（具有工具挪用能力的 LLM）在直接天生或更重大的推理之间举行切换。PEARL 交替举行底稿天生与修正，模拟自我刷新循环。这些元调理器（meta-schedulers）熟悉到仅靠深度或并行扩展是不敷的，旨在凭证模子行为和提醒动态调解战略。相比之下，内部扩展战略修改模子在推理历程中的内部盘算量，而不显式调解外部样本数或推理办法数。HALT-CoT 和 SoftCoT++ 的要领是预计谜底的不确定性，若是置信度高则提前终止。
没有哪种战略是普遍最佳的。多项实证研究增强了这一看法，即没有 TTS 战略能一连占有主导职位。
微软这项研究剖析的算法包括最先完成搜索（First Finish Search, FFS，算法 1）、最后完成搜索（Last Finish Search, LFS，算法 2）和束搜索（Beam Search），前两者由变量 k 和 N 参数化，此后者仅由 N 参数化。
FFS-k@N 意味着采样 N 个输出并在最短的 k 个样本中执行大都投票（MV）以确定效果；而 LFS-k@N 仅仅涉及选择最长的 k 个样本而非最短的，随后对这些样本举行大都投票。
束搜索涉及维护一组高概率的部分假设（partial hypotheses），并在解码历程中一直更新这些前缀。
研究效果
束搜索显示出逆扩展或无扩展
研究的第一个爆点来自于对经典算法束搜索（Beam Search）的宣判。
在实验中，研究职员视察到了一个极其反直觉的征象：在「短视界」和「非推理」这两个模子家族中，束搜索体现出了一致的逆扩展（inverse-scaling） 模式：随着束巨细 N 的增添，性能枯燥下降（图 1）。
看图便知，关于像 R1 和 QwQ-32B 这样的模子，一旦束大。˙eam Size, N）凌驾 2，准确率不但没有提升，反而像坐过山车一样急剧下降。
即即是 GPT-OSS-120B 和 Qwen3-32B 这样的「长视界」模子，增添 N 也未能带来收益，准确率曲线要么躺平，要么缓慢下滑。
这意味着什么？意味着在束搜索上投入更多的盘算量（增添 N 会消耗更多 token），不但是铺张，甚至是有害的。简直是花钱买罪受。
推理路径长度与质量的相关性
这项研究最焦点的孝顺，在于展现了推理路径长度与质量之间重大的相关性。这关于深入明确像 FFS 和 LFS 这样基于长度的过滤战略至关主要。
FFS 和 LFS 基于两个截然相反的看法：越短越好和越长越好。
为了视察哪种假设（或哪些假设）适用于特定模子，该团队报告了给定推理路径长度区间和问题难度下的准确率（表 1）。
请注重，问题难度是通过所有模子和路径的平均准确率来权衡的，而报告的准确率是通过特定模子的所有输出来权衡的。一个要害的考量是，问题难度与推理路径长度保存混淆（confounded，图 3）：短路径通常源于较容易的问题，而长路径往往对应较难的问题。
为缓解这种混淆效应，他们将剖析限制在同时具有短路径和长路径的使命上。关于每个此类数据集，他们划分盘算短路径和长路径的简单准确率值，然后在数据集之间平均这些值，从而避免数据集巨细的差别不可比例地影响聚合效果。
效果，他们将六个推理模子清晰地划分为两大阵营：
1. 短视界模子
代表成员：R1, QwQ-32B, DAPO-32B行为特征：关于给定的问题难度，更短的推理路径比更长的路径更可能是准确的。
这意味着这些模子在推理时往往「直击要害」，若是它们最先长篇大论，很可能是在「胡言乱语」或者陷入了无效循环。
有趣的是，DAPO-32B 只管使用了 GRPO 等手艺，依然体现出与 R1 相似的长度偏置，说明现在的后训练手艺在缓解长度偏置方面可能还很有限。
2. 长视界模子
代表成员：Qwen3-32B, GPT-OSS-120B行为特征：它们的体现更为重大且「圆滑」。
在简朴问题上，它们倾向于较短的路径。但在难题问题上，它们则偏好较长的路径。
这类模子展现出了更强的顺应性：遇到难题时，它们确着实使用特另外盘算办法举行有用推理，而非无效空转。
深度剖析：预算与战略的博弈
既然模子性格迥异，那么在给定的盘算预算（Token 消耗量）下，我们该怎样选择最佳的 k 和 N？
研究团队通太过析 FFS-k@N 和 LFS-k@N 的性能曲线，发明了几个要害趋势：
LFS 的奥义在于「全员投票」
关于 LFS 系列要领，给定总盘算量下的最大性能总是当 k 很大时（即 k=N）实现。注重，当 k=N 时，LFS 现实上就退化成了 大都投票（MV-N）。
结论很是简朴粗暴：在消耗相同 token 的情形下，直接做大都投票（MV@N）总是优于刻意筛选最长路径的 LFS-k@N。
FFS 的玄妙权衡
关于短视界模子： 较大的 N 值总是最好的。这意味着你应该采样许多样本，然后从中选出最短的那一批举行投票。
关于长视界模子：保存权衡。若是你想用高盘算量换取高性能，你必需选择较小的 N（实质上是执行简朴解码）；而在非推理模子上则相反。
这一剖析告诉我们，最佳 TTS 战略是随着预算的增添而动态扩展的
最终配方：如作甚你的模子选择 TTS 战略？
基于上述海量实验数据，微软团队总结出了一套极具操作性的「决议矩阵」。这不但是理论剖析，更是给算法工程师们的实战手册。
让我们来拆解这个配方的内在逻辑：
场景一：若是你使用的是「短视界模子」（如 R1, QwQ）
这类模子有个特点：无论问题难易，它们总是以为「长话短说」的谜底更靠谱。
低盘算预算时：使用 FFS，且设定 k=1。即：采样 N 个谜底，直接挑最短的谁人作为最终谜底。简朴、快速、有用。
高盘算预算时： 使用 FFS，且设定 k=N（等同于 MV@N）。即：采样 N 个谜底，由于 N 个最短路径就是所有路径，以是这现实上就是标准的大都投票。
焦点逻辑：关于短视界模子，性能随 N 的增大而提升。因此，只要预算允许，把 N 拉满，做大都投票即可。
场景二：若是你使用的是「长视界模子」（如 Qwen3）
这类模子较量「纠结」，战略选择稍微重大一些。
面临高难度问题（High Difficulty）：模子倾向于长路径。由于 LFS@N 随 N 增添而提升：
高盘算预算： 使用大 N 的 MV@N。低盘算预算： 使用小 N（理想情形下 N=1）的简朴解码（SD）。
这里有一个有趣的结论：在坚持 k=N 的情形下（即 MV），性能随 k 增大而提升。
面临低难度问题（Low Difficulty）：此时模子偏好短路径（杀鸡焉用牛刀）。
高盘算预算： 使用大 k 的 FFS。低盘算预算： 使用小 k 的 FFS。
在这种设置下，设定 N=k（即 MV@N）依然是稳健的选择。
总结来看，只管模子类型和使命难度千差万别，但最终的「配方」却体现出了惊人的殊途同归：关于绝大大都情形，大都投票（MV@N） 或者是其变体（如 FFS 中的 k=N）往往是性价比最高的选择。特殊是关于「短视界」模子，不要试图通过让它「多想」来强行提升效果，更多时间，从大宗的快速回覆中通过投票筛选出共识，才是准确的翻开方法。
微软的这项研究，现实上是在为 LLM 的推理能力「祛魅」。它告诉我们，测试时扩展并不是简朴地堆砌算力，更不是盲目地追求更长的头脑链。
明确模子的「视界」属性是设计高效推理系统的第一步。而在算力腾贵的今天，这份基于 300 亿 token 实测得出的决议配方，无疑为我们节约了大宗的试错本钱。
下一次，当你准备让你的模子「再想一下」时，无妨先查查这份配方，看看你是否正在为一个「短视界」的模子，强加它并不善于的长考重担
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被告人、自诉人、附带民事诉讼的原告人和被告人及其法定署理人在上诉限期内要求撤回上诉的，应当准许。
被告人、自诉人、附带民事诉讼的原告人和被告人及其法定署理人在上诉期满后要求撤回上诉的，应当由第二审人民法院举行审查。若是以为原讯断认定事实和适用执法准确，量刑适当，应当裁定准许被告人撤回上诉;若是以为原讯断事实不清，证据缺乏或者将无罪判为有罪、轻罪重判等，应当禁绝许撤回上诉，并凭证上诉程序举行审理。
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