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思維鏈監控

讓推理模型把「怎麼想」的過程用自然語言寫出來，研究者再去讀這段文字，藉此觀察模型有沒有不當意圖或行為——這是目前少數不需要拆解模型內部結構、單靠讀模型自己說的話，就有機會發現問題的安全監控方法，但它的有效性建立在一個脆弱的前提上：模型寫出來的推理，是不是真的反映了它實際的決策過程。

intermediate

測試時算力

與其把運算資源全部砸在訓練階段，讓模型變得更大，改成在模型實際回答問題的當下，多花一點運算資源讓它「想久一點」——探索多條推理路徑、自我檢查、反覆修正——用這種方式換取答案品質的提升，是繼<a href="/zh/glossary/scaling-laws/compute-scaling/">算力規模化</a>之後，另一個驅動 AI 能力進步的獨立軸線。

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