大模型的Test-time Scaling Law(TTS)是什么

Test-time Scaling Law（TTS） 研究的是：在模型参数固定、训练集与权重不变的前提下，仅通过在推理阶段增加计算（更多采样、更多推理分支、更长思维步骤、更多检验/重排序等），模型在复杂任务（数学/代码/推理/长问答等）上的性能会稳定提升，且提升幅度与测试时计算量之间存在可预测的规律（常见为对数/幂律）