测试时缩放（TTS，Test-Time Scaling）是一种提升大语言模型推理能力的新兴策略，通过在测试阶段优化推理过程（如多数投票、蒙特卡洛树搜索等）提升大型语言模型（LLMs）的性能，而无需修改模型参数。

现有的基于强化学习的方法需要精心设计针对特定任务的奖励函数，这通常限制了任务的复杂性，并可能导致机器人动作的不自然；另一类基于遥操作的方法成本高昂、效率低下，且所采集的数据通常针对特定的本体，缺乏通用性。

这项由伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校的钱程、Emre Can Acikgoz、何琦、王宏儒、陈秀思、Dilek Hakkani-Tür、Gokhan ...