大型语言模型（LLM）的推理能力提升成为2025年的研究热点。研究者们提出了多种方法，如推理时计算扩展、强化学习和监督微调，以提高模型在复杂任务中的表现。研究表明，适当的推理时计算扩展可以显著提升小型模型的表现，使其在某些任务上超越大型模型。

2025年6月11日至15日，CVPR将在美国田纳西州召开首届计算机视觉推理扩展研讨会ViSCALE，讨论推理时计算扩展（TTS）在计算机视觉中的应用与发展，欢迎研究者提交相关论文。