精选理由
做 LLM 推理优化或复杂任务应用的团队，这条定律意味着你不需要等更大模型——加思考 token 就能直接提升效果，值得在现有模型上试试。
Ethan Mollick 指出，第二条缩放定律（Second Scaling Law）依然未被打破：只要增加 LLM 的思考 token（thinking tokens），就能在黑客攻击、数学、科学、填字游戏等任务上获得更好表现。目前尚未观察到性能平台期。这一发现对依赖推理能力的 AI 应用开发者有直接指导意义，意味着通过增加计算资源（而非仅扩大模型规模）即可持续提升模型在复杂任务上的表现。
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Ethan Mollick 指出，第二条缩放定律（Second Scaling Law）依然未被打破：只要增加 LLM 的思考 token（thinking tokens），就能在黑客攻击、数学、科学、填字游戏等任务上获得更好表现。目前尚未观察到性能平台期。这一发现对依赖推理能力的 AI 应用开发者有直接指导意义，意味着通过增加计算资源（而非仅扩大模型规模）即可持续提升模型在复杂任务上的表现。
The Second Scaling Law remains undefeated. If you want better hacking (or math, or science, or crossword puzzle solving) out of an LLM, just add thinking tokens. There doesn't seem to be any plateau so far.