优化大模型的测试计算是提升部署效率的关键。当前，改进大型语言模型的策略面临数据瓶颈，尤其在复杂任务中表现不佳。文章建议通过调整训练目标，利用现有数据和更多测试计算，训练模型学习“如何回答”问题，以提升其在未知问题上的表现。
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