多模态基础模型中的测试时扩展：生成与推理的综合调查

测试时扩展（TTS）通过在推理阶段动态分配计算资源来提升模型性能，近期已应用于多模态基础模型以增强其推理与生成能力。针对该领域缺乏系统综述和统一理论框架的现状，本文首次全面回顾了多模态 TTS 研究，提出包含基于采样、反馈和搜索三类策略的统一分类框架。文章总结了评估生成与推理任务的典型应用与基准，并讨论了开放挑战与未来方向，为该领域发展提供了系统路线图。