1.neurips2025截稿时间

该工作的第一作者为香港大学计算机系博士生赵学亮蚂蚁武威、关健为共同贡献者在 R1 与 O1 引领「深度推理」浪潮之后，大模型推理领域正迎来新的分叉点！大模型推理的爆发，实际源于 scaling 范式的转变：从 train-time scaling 到 test-time scaling（TTS），即将更多的算力消耗部署在 inference 阶段。

2.NeurIPS2025录用通知

典型的实现是以 DeepSeek r1 为代表的 long CoT 方法：通过增加思维链的长度来获得答案精度的提升那么 long CoT 是 TTS 的唯一实现吗？针对这个问题，来自蚂蚁和香港大学自然语言组的研究团队（后简称「团队」）给出了 TTS 的另一种思路：让模型不仅「想得久」，更要「想得准」。

3.NeurIPS2025时间表

在这一思路下，团队提出了

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