測試時運算（test-time compute）

測試時運算的想法是：模型能在你提問當下被允許更費力地工作，從而給出更好的答案，而不必靠把模型做得更大或重新訓練。給它更大的思考預算、更多空間寫出推理、嘗試幾種做法、檢查自己的答案，難題上的正確率往往就會上升。這是機器版的「考試給五分鐘還是給一小時」：同一個學生，多點時間，考卷更好。

這之所以重要，是因為它在模型大小之外又多出一個旋鈕。多年來，改善模型的主要方法是擴大訓練、增加參數與資料。測試時運算則讓你能按需用額外的推論力氣換取品質，一題一題地分配：簡單題少花，難得一見的難題多花。代價是真實的，因為想得更多就意味著更多詞元、更多花費、更多等待，而報酬最終會趨於平緩；所以實務上的功夫，是把預算配得上這道題值得花的力氣。