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PaCoRe: Lernendes Skalieren von Testzeit-Komputen mit Parallelen Coordinierten Denken (ACL 2026)

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Tsinghua/StepFun framework optimizes test-time compute for large models, achieving 94.5% accuracy on HMMT 2025 with an 8B model, surpassing GPT-5’s 93.2% by scaling effective test-time compute to roughly two million tokens. Checkpoints and data are open-sourced.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von aclanthology.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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