什么是Test-Time Compute（推理时计算）？为什么最近受到关注？

Test-Time Compute指在推理阶段投入更多计算资源（如生成更多候选、多步验证、蒙特卡洛树搜索）来提升输出质量

代表：OpenAI o1/o3系列、DeepSeek-R1，通过CoT和强化学习让模型在推理时「思考更久」 与训练时计算的区别：不增加模型参数，只增加推理时的token数/步骤 意义：可能突破模型大小的瓶颈，用「思考时间」换「智能」，改变「模型越大越好」的单一Scaling路径