Technique Atualizado 2026-04

Test-time Compute

Definição

O test-time compute consiste em alocar mais computação no momento da inferência para melhorar a qualidade da resposta, em vez de simplesmente aumentar o modelo.

Veja também no glossário

A
AI Inference
Inference is the process of using a trained AI model to generate predictions or responses from new data.
A
AI Reasoning
AI reasoning refers to a model's ability to break down a problem into logical steps to reach a conclusion, rather than answering instinctively.
C
Chain of Thought
Chain of Thought is a prompting technique that asks the model to show its step-by-step reasoning before giving its final answer.
L
LLM (Large Language Model)
An LLM is an AI model trained on billions of texts, capable of understanding and generating human language.

Ferramentas que usam test-time compute

C
ChatGPT
O assistente de IA conversacional mais usado do mundo
4.6/5
C
Claude
A IA que entende a nuance, da Anthropic
4.7/5
D
DeepSeek
O modelo chinês open source que rivaliza com o GPT-4
4.7/5
G
Gemini
O assistente de IA do Google com contexto de 1M de tokens
4.5/5

Perguntas frequentes

Por que o test-time compute é importante?
Em vez de tornar o modelo maior (caro de treinar), faz-se com que ele pense por mais tempo (caro apenas quando necessário). É o princípio por trás do OpenAI o1 e do DeepSeek R1.
Como funciona?
O modelo gera vários caminhos de raciocínio, avalia-os e escolhe o melhor. Mais tempo de computação significa respostas melhores.