★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع
الرئيسية › المفاهيم › Test-time Compute & Reasoning

Test-time Compute & Reasoning

مفهوم التدريب والاستنتاج

The 2024 discovery: models get smarter by thinking longer.

أنت تطّلع على سجل شرح مفهوم: ما معنى هذا المصطلح بلغة واضحة، والسجلات التي يربطها معاً.

Reasoning models produce long internal chains of thought before answering, and accuracy scales with how much compute they spend thinking — a new scaling axis alongside model size and data. o1 introduced it; R1 open-sourced it; every frontier model now has a thinking mode. The infrastructure consequence is enormous: a single hard question can cost thousands of times more tokens than a chat reply, shifting demand from training clusters to inference fleets.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

Basis for · 2 Related · 8 Test-time Compute & Reasoning

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

أساس لـ

المصادر

Learning to reason (OpenAI) ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.