o1/o3带火的推理计算Scaling,原来谷歌早在今年8月就曾探讨过。当时,来自斯坦福、牛津以及谷歌DeepMind的团队提出通过重复采样来扩展推理计算量——结果在编码任务中将性能最多提高40%。他们发现小模型通过生成多种答案/样本,其任务表现可能比一些大型模型单次尝试还要好。比如,
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