★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Konsep-Konsep › Test-time Compute & Reasoning

Test-time Compute & Reasoning

Konsep Pelatihan & Inferensi

The 2024 discovery: models get smarter by thinking longer.

Anda sedang melihat entri penjelas konsep: apa arti istilah ini dalam bahasa yang mudah dipahami, dan entri-entri yang dikaitkannya.

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.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

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

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Dasar untuk

Sumber

Learning to reason (OpenAI) ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.