没带罩子的邻居2tvb，顶级公寓物业费之争：业主称每月上万元但服务匹配不上 物业曾向部分拒交费业主提起仲裁

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在大语言模型（LLMs）的发展历程中， Scaling Laws [1] 一直是推动性能提升的核心策略。研究表明，随着模型规模和训练数据的增长，LLMs 的表现会不断优化 [2]。然而，随着训练阶段规模的进一步扩大，性能提升的边际收益逐渐减小，训练更强大的模型需要巨额投入。因此，研究重点逐渐从训练阶段的扩展转向推理阶段的扩展 [3]，探索在不增加模型参数量的情况下，如何提升推理质量。

研究者计算了互信息 I (t; r) 在所有 token 上的平均值，并分析其随推理路径长度 L 的变化，同时评估生成结果的奖励分数（reward），结果如图表 2 所示。实验结果表明：，顶级公寓物业费之争：业主称每月上万元但服务匹配不上 物业曾向部分拒交费业主提起仲裁

比如，在编程领域，这种新方法的效果格外明显。他们的第一个推理模型 o1 在全球竞争性程序员中排名为前一百万位，这在当时就已经被认为是个重要突破。随后，模型的能力快速提升，很快进入了前一万名。到 2024 年 12 月，他们公开发布的 o3 模型已经达到了第 175 位。而目前，他们内部的最新模型已经达到约第 50 位的水平。Altman 甚至预计，在今年年底有望排名第一。

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