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· 李娜 · 来源：user导报
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多位业内专家指出，Test-Time Reasoning is the third axis. This refers to the compute the model uses at inference time — the period when it’s actually generating an answer for a user. Muse Spark is trained to ‘think’ before it responds, a process Meta’s research team calls test-time reasoning. To deliver the most intelligence per token, RL training maximizes correctness subject to a penalty on thinking time. This produces a phenomenon the research team calls thought compression: after an initial period where the model improves by thinking longer, the length penalty causes thought compression — Muse Spark compresses its reasoning to solve problems using significantly fewer tokens. After compressing, the model then extends its solutions again to achieve stronger performance.
李娜，独立研究员，专注于数据分析与市场趋势研究，多篇文章获得业内好评。