Anthropic Fellows Program 研究發現 Test-Time Compute 增加可能降低部分模型準確率

Anthropic Fellows Program 研究團隊構建評測，發現增加大型推理模型的 Test-Time Compute 可能令部分任務準確率下降。評測涵蓋幹擾計數、虛假特徵迴歸、約束追蹤演繹和進階 AI 風險，研究歸納出五類較長推理下的失效模式。Claude Sonnet 4 表示願意被關閉的回答比例隨推理增加由 60% 降至 47%，研究指出延長推理可能加強自我保存表述。