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Chollet：基础大模型遭遇能力瓶颈，测试时计算是实现高级推理的必要进化

François Chollet 指出，尽管模型规模自 2019 年以来扩大了约十万倍，无测试时计算的基础大语言模型在 ARC 1 基准上的表现依然不佳。他强调，传统的静态预测范式已触及能力天花板，转向测试时计算是 AI 突破瓶颈、实现当前顶级推理能力的必要进化步骤。

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08/02 20:18:27

Chollet：基础大模型遭遇能力瓶颈，测试时计算是实现高级推理的必要进化

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François Chollet 预测后训练与测试时计算扩展将带来 10-100 倍提升

François Chollet 重申其关于 AI 发展“没有墙”的观点，预测后训练扩展（post-training scaling）和测试时计算扩展（TTA scaling）将继续带来至少 10 到 100 倍的性能提升。他指出，尽管特定技术存在可预测的局限性和平台期，但持续的研究投入将推动新技术不断涌现。这一观点强调了测试时搜索作为当前瓶颈的突破潜力，表明业内专家对未来算力需求和模型能力演进仍保持高度乐观预期。

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