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本文介绍一种前沿的LLM优化范式——测试时强化学习（RL at test time）。该方法突破传统训练-推理分离框架，使大型语言模型在面对具体测试问题时，能基于即时反馈进行自我迭代与推理增强，动态调整策略以提升解答质量与效率。其核心在于将强化学习机制嵌入推理过程，实现“边解题、边学习、边优化”的闭环，显著强化模型在复杂任务中的泛化能力与鲁棒性。