研究团队提出环境驱动框架AutoTTS，将测试时扩展策略设计转化为可自动探索的环境构建问题。该框架将宽度-深度扩展形式化为对预收集推理轨迹的控制器合成，通过Beta参数化使搜索可行，并利用细粒度执行轨迹反馈提升效率。在数学推理基准测试中，自动发现的策略在准确率-成本权衡上优于人工基线，并能泛化至未见过的任务和模型规模，整个发现过程仅需39.9美元和160分钟。相关代码与数据已开源。