20260601

concepts/inference-time-scaling.md

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+title: "Inference-Time Scaling（推理时扩展）"
+created: 2026-05-23
+updated: 2026-05-23
+type: concept
+tags: [inference, scaling, reasoning, compute]
+sources: [raw/papers/gram-generative-recursive-reasoning-2026.md]
+confidence: high
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+# Inference-Time Scaling
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+> GRAM 提出的双维度推理扩展：不仅通过**递归深度**（deeper），还通过**并行轨迹采样数**（wider）来提升推理质量。
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+## 两种扩展维度
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+| 维度 | 方式 | 效果 |
+|------|------|------|
+| **深度** (Deep) | 增加递归步数 T | 更多精炼迭代 |
+| **宽度** (Wide) | 并行采样更多轨迹 | 更好的边际化估计、多解发现 |
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+## 与传统扩展方式的区别
+
+- **Chain-of-Thought**: 只能 depth（更长 token 序列）
+- **Ensemble**: 只能 width（多个独立模型）
+- **GRAM**: **depth x width**（单一模型的递归深度 x 轨迹数）
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+## 关键洞察
+
+深度和宽度的边际收益不同：
+- 深度对单解精炼最有效
+- 宽度对多解覆盖和不确定性处理最有效
+- 最优配置 = 任务依赖的资源分配
+
+## 相关概念
+
+- [[width-based-scaling]]
+- [[deep-and-wide-reasoning]]
+- [[gram-generative-recursive-reasoning|GRAM]]