随着人工智能快速发展，大型语言模型（LLM）在多个领域展现出强大能力，推理阶段计算（Test Time Compute，简称TTC）成为备受关注的研究方向。推理阶段计算指的是模型训练完成后，在实际应用中运行模型时所消耗的计算资源。尽管这一环节被很多外界称为“推理”，但学术界通常以“测试时间”涵义描述该过程，强调模型运行的计算复杂度与资源使用。通过细读200篇相关研究论文的摘要，本文作者深入探讨了该领域的发展轨迹、重要发现以及面临的技术挑战。推理阶段计算被誉为继模型规模和训练计算之后的“第三条规模法则”，各大科技公司和研究机构都对其寄予厚望。早期阶段的研究主要探讨测试时间计算的定义、测量标准及其与训练计算的对比。
到了2024年，研究焦点转向了对现有算法的综述以及对主流方法如“Best of N”和“Chain of Thought”推理策略的性能分析。2025年，则开始涌现出大量关于新算法开发、测试时间计算预算管理及广义定义扩展的研究，显示出该领域的活跃度和多样性不断提升。作者特别指出，一篇名为《Inference Time Computations for LLM Reasoning and Planning: A Benchmark and Insights》的论文，揭示了推理阶段计算扩展的局限性。研究表明，没有单一的测试时间计算策略能够在所有推理和规划任务中均保持最佳表现，表明未来用户需要依据具体任务自行选择或调配合适的算法组合。这一发现激发了对人工智能核心理念“苦涩的经验”（The Bitter Lesson）的深入讨论，即人工智能发展中，通用算法在规模和数据驱动下往往胜过针对特定任务精心设计的方法。令人颇为意外的是，推理阶段计算并非总能带来显著提升，其效果受模型类型、任务难度、计算预算、令牌消耗及所选策略等多重因素影响。
部分研究表明，一款拥有10亿参数的小型模型在适当运用推理计算技巧后，有可能超越参数规模更大的大型模型，这对模型部署和成本效益优化意义重大。随着2025年研究聚焦于推理计算预算的合理分配，出现不少旨在避免“过度思考”现象的新算法。例如论文《Learning To Stop Overthinking at Test Time》提出，通过智能判断及时停止推理过程，既节约资源又能维持甚至提升模型表现。算法选择成为近期研究热点，不同推理技巧在特定基准和场景中的优劣不断被验证和优化，显示出未来推理计算系统将趋向于多策略动态调度和适应性调整。当前大多数文献聚集于语言推理任务，涵盖编码和数学领域，但推理计算的潜力远不止于此。令人兴奋的研究还出现在时空推理、机器人视觉、医学推理、音频语言模型、视频推理等多个交叉学科领域，展现出推理计算广泛应用的前景。
使用推理阶段计算的动机多样，一方面是为了用较小且更省成本的模型达到大型模型的性能，另一方面则是通过推理计算扩展最强模型的能力。未来这种需求差异有可能导致推理算法的市场细分，或者形成统一驱动多种需求的算法生态。关于推理计算应在令牌空间执行还是潜变量空间优化的争论日渐激烈，这是当前学术界和工业界高度关注的方向之一。一个引人深思的问题是，测试时间算法开发门槛远低于训练新模型，成本可控且门槛低。成千上万的开发者若能贡献创新算法，势必会推动推理计算领域超越基石模型实验室，释放更大潜力。总体来看，推理时间计算仍是一个庞大且未被完全挖掘的领域，具备极大的探索和创新空间。
行业内像Neurometric这样的平台正努力简化推理计算技术的应用，助力更多开发者和企业轻松实践和评估多样化推理策略。未来，随着研究不断深入与工具不断完善，推理阶段计算有望成为推动人工智能服务更高效、更灵活和更智能的关键力量。
