精选理由
做LLM推理优化的开发者终于有了一个标准化工具来对比不同TTC策略的成本收益，不用再自己拼凑评估流程，建议直接试。
ThinkBooster 是一个统一的测试时计算（TTC）扩展框架，旨在解决现有TTC策略和评分器碎片化、评估不一致的问题。它包含模块化Python库、联合评估性能与效率的基准测试，以及兼容OpenAI的代理服务，支持自适应推理的即插即用。在数学和编程任务上的实验揭示了性能与计算成本的权衡，并展示了实际增益。代码以MIT许可证开源。
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ThinkBooster 是一个统一的测试时计算（TTC）扩展框架，旨在解决现有TTC策略和评分器碎片化、评估不一致的问题。它包含模块化Python库、联合评估性能与效率的基准测试，以及兼容OpenAI的代理服务，支持自适应推理的即插即用。在数学和编程任务上的实验揭示了性能与计算成本的权衡，并展示了实际增益。代码以MIT许可证开源。
Test-time compute (TTC) scaling has emerged as a powerful paradigm for improving large language model (LLM) reasoning by allocating additional compute during inference, e.g., via multi-sample generation and verifier-base…