Escalado de computación en tiempo de prueba: Cómo razonan DeepSeek-R1 y OpenAI o3
While pre-training compute scaling laws (Kaplan, Chinchilla) are confronting data exhaustion and diminishing returns, Test-Time Compute scaling has unlocked a new dimension of model capability. By allowing models to allocate variable tokens to an internal chain-of-thought before committing to a final answer, models achieve superhuman performance in competitive coding, formal mathematics, and systems architecture.
AM LABProcess Reward Models (PRM) & Tree Search
Unlike Outcome Reward Models (ORM) that only evaluate whether the final answer is right or wrong, Process Reward Models evaluate every individual step in a derivation. Coupled with Monte Carlo Tree Search (MCTS) or Best-of-N rollouts, the inference engine prunes flawed logic branches before generating the output.
Silicon Telemetry & Production Verification
vllm serve reasoning-models-test-time-compute-scaling --tensor-parallel-size 4 --gpu-memory-utilization 0.95 --max-model-len 32768 --kv-cache-dtype fp8
Artur Moiseyev
AI Systems Architect
Investigador independiente de IA y arquitecto de sistemas distribuidos especializado en agentes autónomos.
Artículos relacionados en el manual
AM LABHabilidad IA Thinking y Razonamiento (R1 / o3): Qué es y cuándo activarla
Explicación sencilla del modo Pensamiento (Thinking) en DeepSeek-R1, ChatGPT o3 y Claude 3.7.
AM LABHabilidad IA Contexto 2M y NotebookLM: Analiza 20 libros, 100 PDFs o vídeos de 1 hora a la vez
Cómo analizar enormes archivos de documentos y vídeos con Gemini 2.5 Pro y NotebookLM.
AM LABGoogle Gemini 2.5 Flash y Pro: 2M de contexto, razonamiento en tiempo real y métricas
Análisis arquitectónico de Gemini 2.5 de Google DeepMind: modo Flash Thinking y contexto de 2M de tokens.