Test time scaling
Fellow suit ce sujet depuis août 2026 : 10 articles résumés en français, dont 2 jugés majeurs ou notables.
Toute l'actualité · 10 articles
Optimisation directe du pass@k pour l'élagage de raisonnements : équilibrer qualité et diversité au moment du test
Des chercheurs proposent une procédure d'élagage des solutions partielles qui optimise directement le pass@k, afin d'arbitrer entre qualité et diversité dans le test-time scaling des modèles de raisonnement.
CLIFT : auto-vérification conforme pour l'entraînement et le test-time scaling des agents web
Une méthode d'auto-vérification certifiée permet aux agents web open source d'améliorer leurs performances sans juge externe coûteux.
TaH2 : des transformers en boucle adaptatifs pour améliorer le test-time scaling
Une méthode de post-training qui concentre les itérations supplémentaires sur les tokens qui en tirent vraiment profit, avec des gains mesurés sur AIME.
L'échantillonnage stratégiquement diversifié améliore l'auto-entraînement des LLM
Privilégier la diversité des stratégies plutôt que la seule exactitude des réponses produit de meilleures données d'auto-entraînement pour les LLM.
CliffCompaction : compaction rentable pour agents de codage à long horizon
Une technique d'autocompaction qui réduit de 50% le coût contextuel des agents tout en améliorant leurs performances sur Terminal-Bench et KernelBench, sans dérive de contexte.
Prefix Sliding : une méthode pour un test-time scaling plus efficace
Une technique qui tronque la mémoire des LLM pendant le raisonnement long, sans perte de performance, pour un scaling moins coûteux.
Consilience pour le scaling Test-Time sans vérifieur
Une nouvelle méthode corrige les limites des approches par confiance pour le raisonnement des LLM.
CoBa : un routage à budget de calcul équilibré pour un test-time scaling plus économique
Une nouvelle politique de routage arbitre entre génération, vérification et arrêt pour réduire fortement le coût du raisonnement à l'inférence sans perte de précision.
Scaling au moment de l'inférence dans les LLM de raisonnement : régimes, évaluation et reproductibilité
Une taxonomie systématique des méthodes de test-time scaling pour clarifier des comparaisons souvent biaisées par des protocoles hétérogènes.
Échantillonnage adaptatif interprétable pour le scaling à l'inférence
Une méthode alloue dynamiquement le calcul selon la complexité et la confiance du modèle.