[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"glossary-test-time-compute::ru":3,"gloss-cluster-test-time-compute::ru":26,"gloss-next-test-time-compute::ru":9},{"slug":4,"category":5,"name":6,"definition":7,"meta_desc":8,"faq":9,"schema_markup":9,"related":10},"test-time-compute","core-ai","Вычисления во время инференса (Test-Time Compute)","Вычисления во время инференса (test-time compute) — идея о том, что модель может давать более качественные ответы, тратя больше вычислений в момент запроса, а не только за счёт большего размера или более долгого обучения. Вместо того чтобы выдать первый пришедший ответ, модель строит длинную цепочку рассуждений, генерирует несколько вариантов и голосует за лучший или ведёт поиск по возможным решениям. Именно это лежит в основе рассуждающих моделей. Поразительный вывод: небольшая модель со щедрым бюджетом вычислений во время инференса способна догнать гораздо более крупную на сложных задачах — вы покупаете возможности ценой инференса, а не размера модели. Для SaaS-разработчиков это рычаг: на сложном запросе можно поднять бюджет на размышление и повысить качество, а на простом — держать его минимальным, экономя деньги и время отклика. Компромисс прямой: больше вычислений во время инференса — больше оплачиваемых токенов и медленнее ответы, поэтому привязывайте их к сложности задачи, а не включайте везде.","Вычисления во время инференса — способ получить лучший ответ за счёт расчётов в момент запроса: длинное рассуждение, несколько выборок, самопроверка.",null,[11,14,17,20,23],{"slug":12,"name":13},"chain-of-thought-prompting","Chain-of-thought-промптинг (промптинг с цепочкой рассуждений)",{"slug":15,"name":16},"inference","Инференс",{"slug":18,"name":19},"reasoning-model","Рассуждающая модель (Reasoning Model)",{"slug":21,"name":22},"scaling-laws","Законы масштабирования (Scaling Laws)",{"slug":24,"name":25},"self-consistency","Self-consistency (самосогласованность)",[27,31,35,39,42,45,48,51,54,57,60,63],{"slug":28,"category":5,"name":29,"updated_at":30},"agentic","Агентный AI (Agentic AI)","2026-08-24T02:46:36+00:00",{"slug":32,"category":5,"name":33,"updated_at":34},"alignment-tax","Налог на выравнивание (Alignment Tax)","2026-08-24T02:46:37+00:00",{"slug":36,"category":5,"name":37,"updated_at":38},"artificial-intelligence","Искусственный интеллект (ИИ)","2026-08-24T02:46:38+00:00",{"slug":40,"category":5,"name":41,"updated_at":30},"attention","Внимание (Attention)",{"slug":43,"category":5,"name":44,"updated_at":38},"beam-search","Лучевой поиск",{"slug":46,"category":5,"name":47,"updated_at":34},"benchmark-contamination","Загрязнение бенчмарка (Benchmark Contamination)",{"slug":49,"category":5,"name":50,"updated_at":34},"catastrophic-forgetting","Катастрофическое забывание (Catastrophic Forgetting)",{"slug":52,"category":5,"name":53,"updated_at":38},"computer-vision","Компьютерное зрение",{"slug":55,"category":5,"name":56,"updated_at":34},"constitutional-ai","Конституционный ИИ (Constitutional AI)",{"slug":58,"category":5,"name":59,"updated_at":30},"context-window","Контекстное окно",{"slug":61,"category":5,"name":62,"updated_at":38},"deep-learning","Глубокое обучение",{"slug":64,"category":5,"name":65,"updated_at":30},"diffusion-model","Диффузионная модель (Diffusion Model)"]