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@AIatMeta: To quantify how the models handle unfamiliar tasks, we compared test-time compute scaling on tasks …

Meta 對比了後訓練階段見過的任務與其他任務上的測試時算力擴充套件：Muse Wonder Full 與 Muse Spark 1.3 在分佈外任務上的提升幅度相近，但在相同的分佈內得分下，Muse Wonder Full 在陌生任務上的表現好於 Muse Spark 1.3 趨勢所預測的水平。Meta 把這一上移歸因於更強的基座模型，認為它能更有效地把後訓練收益遷移到未被預期的任務上。