Andriy Burkov：并行采样为何胜过顺序自反思，推理模型扩准确率的关键取舍

AI 研究者 Andriy Burkov 指出，在竞赛数学、编程等复杂任务上，并行采样（独立生成多个候选答案再汇总）的部署准确率始终高于顺序自反思（在对话链中迭代改进之前的答案）。尽管顺序自我改进理论上表达力更强、直觉上更优，这一取舍对需要权衡算力开销、延迟与准确率的技术决策者很关键，他还附上可搭配 AI 导师阅读论文的链接。