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测试时计算扩展(TTC)
根据问题复杂度动态分配计算资源
复杂度: high推理技术
30秒速览
- 是什么
- 为更难的问题分配更多推理步骤或算力，为简单问题分配更少，并根据检测到的难度实时调整。
- 何时使用
- 问题的复杂度差异很大且你能接受不稳定的延迟，或者有些查询需要深度推理、另一些只需快速作答。
- 注意
- 事先估计问题复杂度并不可靠：在你察觉判断失误之前，可能已经在简单问题上过度投入，或在困难问题上投入不足。
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打开助手并预填您的问题,发送前可先确认。
测试时计算扩展: 概览
根据问题复杂度动态分配计算资源
- Dynamic compute allocation
- Complexity-aware scaling
- Adaptive thinking time
- Resource optimization
- Quality-compute trade-offs
- Real-time adjustment
The Agent Architect
每周一个模式、一个权衡、一个生产事故案例。为构建智能体系统的人准备的每周简报。
每周一封邮件,一键退订。您的地址仅用于发送简报。
参考资料
该模式所依据的论文、规范和代码仓库。
- Scaling Laws for Neural Language Models (Kaplan et al., 2020)arXiv:2001.08361
- Training Compute-Optimal Large Language Models (Hoffmann et al., 2022)arXiv:2203.15556
- Let's Verify Step by Step (Lightman et al., 2023)arXiv:2305.20050
- STaR: Bootstrapping Reasoning With Reasoning (Zelikman et al., 2022)arXiv:2203.14465
- OpenAI Latency Optimization Guide
由本目录背后的工程师执行
为你的智能体架构做一次评审
本页讲的是一个模式。真实系统会同时跑几十个，而多数故障恰恰出在它们的衔接处。我们按本目录的 288 个模式评审你的整体设计：架构、可靠性、评测与成本，每一条结论都对应到能修复它的模式。
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