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原標題：用Test Time換Training Time能讓LLM更強嗎？
關鍵字：解讀,模型,測試,研究者,能力
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心PRO · 會員通訊 Week 36—- 本周為您解讀 ③個值得細品的AI & Robotics業內要事 —-
1. 用 Test Time 換 Training Time 能讓 LLM 更強嗎？
Self-Play 會是訓 LLM 的新熱點嗎？把預算投入 Inference 會比擴大 LLM 參數更有效嗎？PRM 對 Test-Time Compute 性價比影響多大？額外的 Inference Time 能幫 LLM 提升多少能力？Test-Time Compute 性價比還能再提高嗎？…
2. 最專業的法律 AI 應用準確率最高也只能到 65%？哪些場景下的法律 AI 是靠譜的？
為什么法律類 AI 應更有前景？法律 AI 應用的市場情況如何？在實際應用中，法律 AI 主要聚焦于哪些工作場景？哪些場景下的法律 AI 是靠譜的？背后的技術原理是什么？…
3. Josh Wolfe 的投資洞察：如何看待 AI 公司的高估值情況？
風投市場可能出現 5000 億到 6000 億美元的損失？風投市場收縮到什么程度了？為什么 Josh Wolfe 認為，從投資的角度

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