Test-Time Compute Scaling: Wie DeepSeek-R1 und OpenAI o3 vor dem Antworten nachdenken
While pre-training compute scaling laws (Kaplan, Chinchilla) are confronting data exhaustion and diminishing returns, Test-Time Compute scaling has unlocked a new dimension of model capability. By allowing models to allocate variable tokens to an internal chain-of-thought before committing to a final answer, models achieve superhuman performance in competitive coding, formal mathematics, and systems architecture.
AM LABProcess Reward Models (PRM) & Tree Search
Unlike Outcome Reward Models (ORM) that only evaluate whether the final answer is right or wrong, Process Reward Models evaluate every individual step in a derivation. Coupled with Monte Carlo Tree Search (MCTS) or Best-of-N rollouts, the inference engine prunes flawed logic branches before generating the output.
Silicon Telemetry & Production Verification
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Artur Moiseyev
AI Systems Architect
Unabhängiger KI-Forscher und Systemarchitekt für verteilte autonome Agenten und Inferenz-Infrastruktur.
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