AutoTTS：环境驱动的大模型测试时缩放自动发现
深度2026年5月13日12 分钟阅读
最有趣的发现是：通过精心设计的发现环境，大语言模型自身可以自动搜索出比人工设计更优的测试时缩放策略，成本极低。推荐给关注大模型推理优化、测试时计算分配以及自动化机器学习的研究者和工程师。
本文编译自 LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling，版权归原作者所有。
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