标题：翁荔最新万字长文：Why We Think 正文： 北大校友、前OpenAI华人VP翁荔发布了一篇关于“测试时计算”（Test-time Compute）和“思维链”（Chain-of-Thought，CoT）的万字长文《Why We Think》。 文章探讨了如何通过这些技术显著提升模型性能...

**摘要：** 11月12日，财联社报道指出，当前AI领域“越大越好”的路径面临瓶颈。OpenAI等公司正探索新的训练技术，以突破现有局限。OpenAI联合创始人Ilya Sutskever表示，单纯扩大预训练规模已难以显著提升模型性能。目前，大模型训练需耗费大量算力和数据，成本高昂且耗时。为应对这些挑战，研究人员正关注于测试时计算技术，即在推理阶段增强模型表现，使其在面对复杂任务时更具优势。OpenAI已在新模型“o1”中采用此技术，同时Anthropic、xAI和DeepMind等公司也在研发类似技术。这些创新有望重塑AI领域的竞争格局，并对所需资源产生深远影响。 （249字）