主要观点总结
文章主要介绍了AI和Robotics领域的两个重要话题：Scaling What和Test-Time Scaling技术。文章详细解读了Scaling Law的现状和业界对预训练Scaling Law的收益递减趋势的认识，以及研究者开始探索新的Scaling目标的相关研究。同时，也介绍了Test-Time Scaling技术的演进路线，包括Parallel Scaling、Sequential Scaling、Hybrid Scaling和Internal Scaling四种策略。文章还探讨了微调与推理在模型训练过程中的重要性。
关键观点总结
关键观点1: Scaling What成为AI领域的共同课题，业界开始探索新的Scaling目标。
文章详细解读了Scaling Law的现状和趋势，以及研究者开始探索新的Scaling目标的相关研究，包括Self-Play RL+LLM、Post-Training Scaling Law、Test-Time Training等路线。
关键观点2: Test-Time Scaling技术开始受到关注并广泛应用。
文章介绍了Test-Time Scaling技术的演进路线，包括四种策略：Parallel Scaling、Sequential Scaling、Hybrid Scaling和Internal Scaling。这种技术在AI领域的研究重点正在从预训练阶段的计算扩展转向推理阶段的计算优化。
关键观点3: 微调与推理在模型训练过程中同等重要。
文章指出，传统的观点认为预训练奠定了模型的基础能力，微调则进行领域适应。但现在，随着技术的发展，微调与推理同样重要，它们共同影响着模型的性能和输出质量。
正文
本期完整版通讯含 2 项专题解读 + 29 项 AI & Robotics 赛道要事速递，其中技术方面 12
项，国内方面 7 项，国外方面 10 项。
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