Test-time compute to zasoby obliczeniowe i czas przeznaczane przez model AI na generowanie odpowiedzi już po zakończeniu procesu trenowania, czyli w fazie inferencji. Technika ta pozwala modelom na głębsze rozumowanie poprzez dynamiczne skalowanie mocy obliczeniowej, co umożliwia im planowanie, autorefleksję i wieloetapowe rozwiązywanie złożonych problemów przed udzieleniem ostatecznej odpowiedzi. Dzięki temu podejściu, nazywanemu myśleniem Systemu 2, modele mogą osiągać znacznie wyższą dokładność w trudnych zadaniach logicznych, matematycznych czy programistycznych.
Źródło: github.com
