主要观点总结
本文报道了上海AI Lab/清华哈工大/北邮团队在人工智能领域取得最新研究成果。他们研究了Test-Time Scaling（TTS）在提升语言模型推理能力方面的进展，并发现最优的TTS方法取决于策略模型、过程奖励模型（PRM）和问题难度。团队提出了一种奖励感知型最优计算TTS框架，在MATH-500和AIME24数学推理数据集上取得了显著成果。此外，文章还提到了小模型在复杂任务上的表现以及未来的研究方向。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景与目的
上海AI Lab等团队探究人工智能领域中的Test-Time Scaling（TTS）技术，研究目的是寻找最优的TTS方式，并探究其提升语言模型在复杂任务上表现的能力。
关键观点2: 最新研究成果
团队发现最优的TTS方法取决于策略模型、过程奖励模型（PRM）和问题难度。提出了一种奖励感知型最优计算TTS框架，并在MATH-500和AIME24数学推理数据集上取得了显著成果，包括小模型超越大模型的表现。
关键观点3: 实验评估
团队在MATH-500和AIME24数学推理数据集上进行了全面的实验评估，比较了不同策略模型、PRM和方法的表现，并发现TTS在相对简单任务上优势明显，但在更复杂的任务上还有提升空间。
关键观点4: 未来研究方向
团队提出了研究真正的 “从弱到强” 方法以及开发更具适应性和通用性的监督机制等未来研究方向，并指出将TTS扩展到更多任务，如代码和化学，以及探索更高效的计算最优TTS方法的重要性。
文章预览
梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 倒反天罡了，新方法让DeepSeek蒸馏的Qwen数学能力反超R1满血版， 7B反超671B 。 除此之外，0.5B模型超过GPT-4o，1.5B的DeepSeek蒸馏Qwen超过o1-mini和o1-preview，3B的Llama超过405B的Llama…… 这是上海AI Lab/清华哈工大/北邮团队最新研究成果，通讯作者为 齐弼卿 和 周伯文 ： 重新思考计算最优的Test-Time Scaling（TTS） 团队认为，尽管TTS在提升语言模型推理能力上取得进展，但目前的研究还缺乏对 策略模型、过程奖励模型(PRM)和问题难度 等因素影响的系统分析。 因此，该研究聚焦两个核心问题： 跨不同策略模型、PRM和问题难度，最优的TTS方式是什么？ TTS能在多大程度上提升语言模型在复杂任务上的表现？小模型能否超越大模型？ 重新思考Test-Time Scaling 为探究这些问题，团队在 MATH-500和AIME24 数学推理数据集上，使用多个不
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