★
Menü
Ana Sayfa Nasıl İnşa Ediliyor İzleme Listesi Yığın
Donanım ÇiplerÇipleri Karşılaştır Sunucular ve SistemlerAğ bağlantısı BellekFabrikalar ve Paketleme Soğutma
Tesisler Veri MerkezleriGüç ProjelerBulut ve GPU İşlem
Zeka YZ ModelleriYazılım YZ ÜrünleriKıyaslama testleri Araştırma MakaleleriVeri kümeleri Kavramlar
Ekosistem ŞirketlerHisse Senetleri KişilerZaman çizelgesi TrendlerYapay zekanın geleceği
Eğitim Haberler Veriye Sor Yapay Zekâ Ajanları
Hakkında Hakkımızda Metodoloji Veri ve API Yasal Uyarı
Seçenekler
VERİ VE API

Sitenin önbelleğe alınmış verilerine ücretsiz salt okunur JSON erişimi.

Karanlık Mod

Rehberli Görünüm
Çipler, veri merkezleri ve model terimleri size yabancı mı? Gezinirken temel kavramları sade bir dille açıklıyoruz. Aynı veriler, yerleşik yardım sistemiyle birlikte.

Uzman Görünümü
Teknik altyapıyı zaten biliyorsunuz. Sadece veriler: temiz, hızlı ve özlü; fazladan açıklama yok. Bu varsayılan görünümdür.

Arayüz dili
‹ Geri
Ana Sayfa › Kavramlar › Test-time Compute & Reasoning

Test-time Compute & Reasoning

Kavram Eğitim ve Çıkarım

The 2024 discovery: models get smarter by thinking longer.

Bir kavram açıklayıcısına bakıyorsunuz: bu terimin sade bir dilde ne anlama geldiği ve bir araya getirdiği kayıtlar.

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.

Bu, yığının geri kalanıyla nasıl bağlantılı?

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

Bu kaydın bağlantılarına hızlı bakış — bir gruba tıklayarak o bölüme atlayın.

Temel oluşturan

Kaynaklar

Learning to reason (OpenAI) ↗

İncelenen kayıt tarihi: 2026-01-15 — görüntüle Metodoloji.