This observation challenges widely accepted test-time scaling laws, leading us to hypothesize that errors within the reasoning path scale concurrently with test time.
大多数AI研究者认为推理时间越长，模型探索越充分，结果应该越好。作者却挑战这一共识，认为推理过程中的错误会随着时间同步增长，导致长时间推理反而会降低质量，这是一个颠覆性的观点。