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

摘要与判断

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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引用和原文

• Worth noting that to this day, base LLMs (no test time compute) *still* perform poorly on
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