대형 추론 모델은 주로 대형 언어 모델에 의해 제공되며, 수학, 과학 분석 및 코드 생성과 같은 고수준 문제 해결에 사용되고 있다. 이 모델은 두 가지 유형의 인지를 시뮬레이션하는 것을 중심으로 한다. 간단한 추론에 대한 신속한 응답과 복잡한 문제에 대한 신중하고 느린 사고를 모방한다. 이러한 이중 모드 사고는 인간이 직관적인 응답에서 복잡한 문제로 전환하는 방식을 반영한다. 이러한 추론 모델은 ALPHAONE이라는 범용 테스트 시간 프레임워크를 사용하여 모듈을 사용하여 테스트 시간 추론을 조절한다. ALPHAONE은 모델의 테스트 시간 동작을 개선하고 모델이 여러 도메인에서 일관된 성능을 보이도록 돕는다. 이를 통해 AI 모델의 추론 능력을 향상시키고 다양한 영역에서의 유용성을 높일 수 있다.

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