#test-time-scaling

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Forethought 논문이 학습 한계를 넘어 테스트 타임에서 성능을 높이는 컴퓨트 외삽을 정의했다.

·2026.11.10 09시

LLM-as-a-Verifier v0.2.0이 공개되어 Terminal-Bench 2.1 등 에이전트 벤치마크에서 SOTA 성능을 달성했으며, 캐시 최적화를 통해 미캐시 입력 토큰을 약 3.4배 감소시켰다.

·2026.09.07 09시

테스트 시간 추론 효율을 높이기 위해 클레임 단위로 오류를 검증하는 CLR 프레임워크를 제안함.

·2026.08.17 21시

LLM의 추론 시 토큰 사용량을 최적화하면서도 오류율을 일정 수준 이하로 유지하는 리스크 제어 프레임워크를 제안한다.

·2026.07.02 09시

AutoTTS가 AI agent 기반 반복 최적화로 LLM 추론 토큰을 70% 줄였다.

·2026.05.12 21시

AutoTTS는 오프라인 replay 환경에서 코드 탐색만으로 Test-Time Scaling 정책을 찾는다.

·2026.05.12 09시

요약·투표·재정제를 결합해 장기 코딩 에이전트 성능을 끌어올렸다.

·1·2026.04.27 09시