近几年，生成式人工智能（Generative AI）技术迅速崛起，推动了自然语言处理和智能交互领域的飞跃发展。第一代大型语言模型（Large Language Models，简称LLMs），或称为生成式AI的第一幕（2020-2023），通过参数和数据的海量扩展，实现了文本生成与语言理解的基础突破，但其能力仍受限于知识获取的时效性、推理深度不足以及认知过程的局限性。随着技术演进，我们正迎来生成式AI的第二幕——测试时扩展（Test Time Scaling）推动的认知工程新时代，标志着人工智能从被动的知识空间检索体系转向主动的思维构造引擎。 测试时扩展的核心价值在于动态调整模型的推理过程，通过延长计算时间和展开多步推理路径，实现跨知识岛之间的联结，弥合此前训练阶段固有的信息孤岛效应。这种范式让AI变得更具“思考”能力，能够在生成答案的同时，构建复杂的认知链路，支持多层次、多跳推理，大大提升了模型的逻辑推理能力和知识整合深度。换言之，AI不再局限于表面信息的匹配，而是能够像人类一样从底层知识出发，通过思维路径探索达成更具洞察力和创造力的结论。
从第一幕剧情可见，预训练阶段通过对浩如烟海的数据建模，奠定了语言模型的基础知识架构。这一阶段的规模扩展，虽然极大丰富了模型的知识储备，但却产出了一种零散的知识网络，类似散落的知识岛屿，缺乏有效的跨域关联机制。后训练扩展则加强了内部概念间的联结，让相关知识在局部范围内形成更紧密的网络。但它仍难以突破知识孤岛之间的鸿沟，限制了模型进行复杂推理和深度认知的能力。 正是在此瓶颈背景下，测试时扩展技术显得尤为关键。这一阶段工作的本质在于模型推理时间的伸缩，通过引入如强化学习等方法优化长链路思维策略，令模型能够在生成阶段，依据具体任务动态激活并串联原本孤立的概念。
借助越来越丰富的长链条思考（Chain-of-Thought，CoT）策略，AI实现深度跨界思维，逐步构建起全域的思考网络。这不仅突破了传统大模型推理的框架，也为人工智能的认知能力带来质的飞跃。 当前，认知工程这一新兴领域正是围绕测试时扩展展开，旨在将人工智能的思维构造能力进行系统化解读和应用。认知工程从构建“心智级联结”的角度出发，通过优化推理路径和思维策略设计，使AI能够模拟更接近人类专家的复杂认知过程。研究者们汇集了大量教程、实践方案及优化算法，切实推动了认知工程的民主化，让更多技术人员能够参与到AI思维能力的开发与应用中。 从实际应用看，测试时扩展的方法在多领域展现出巨大潜力。
无论是医疗诊断中的多步推理，还是法律咨询中的复杂逻辑分析，或者金融风控中跨数据源的综合判断，扩展后的模型均能提供更具条理性和创新性的解决方案。教育领域通过长链路思考促进知识传授和问题解决策略优化，提升教学效率与质量。内容创作方面，AI能够结合多重信息源，进行深层次故事构建和情节推演，极大提升创作的丰富性和合理性。 技术效率的提升同样是测试时扩展关注重点。借助强化学习提升长链路思考能力，不仅促使模型更智能地选择推理路径，还有效降低了资源消耗。此外，研究者们还探索了并行计算优化、推理时序管理等多种方案，确保模型在高效运行的同时，最大程度发掘认知能力的潜力。
伴随技术成熟，相关代码和研究资源的开源，也促进了整个产业生态的活跃与创新。 总的来看，生成式AI正在经历其发展历史上的重要转折点。测试时扩展不仅代表技术的升级，更推动着认知工程理念的普及和实践。通过这种思考构造驱动的范式，AI不再只是机械响应的工具，而是成为具备计划、洞察与创造力的智能体。这一进步将带动智能交互的质变，促使AI系统更深入地理解人类意图，更精准地辅助决策，进而推动社会生产力的全面提升。 展望未来，认知工程和测试时扩展技术将持续融合创新，推动生成式人工智能迈向“心智智能”的新高度。
无论是强化学习的策略优化，还是跨模态、多源信息的融合推理，都将成为该领域的关键突破方向。同时，通过开源社区和多方参与，认知工程的门槛将不断降低，为学术研究者、产业实践者及普通开发者提供广阔的创新舞台。最终，形成一个人人皆可参与、共同推动的智能革命新纪元。
