UC伯克利:让推理模型少思考,准确率反而更高了!
UC伯克利研究发现,强制要求模型跳过思考过程仍能保持或提高推理能力。使用DeepSeek-R1模型,在定理证明任务中仅需30%的Token就能达到与完整思考相同的准确率。
UC伯克利研究发现,强制要求模型跳过思考过程仍能保持或提高推理能力。使用DeepSeek-R1模型,在定理证明任务中仅需30%的Token就能达到与完整思考相同的准确率。
字节跳动发布豆包1.5·深度思考模型,采用MoE架构,参数量为200B,激活参数仅20B,在多项基准测试中达到或接近全球第一梯队水平,具备‘边想边搜’、视觉理解等实用能力。
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木易公众号分享的Kimi新上线数学模型k0-math功能介绍及测试体验,该模型通过强化学习和思维链技术提升复杂问题处理能力,但用户反馈认为其回答过程繁琐冗长,不如其他同类模型简洁直接。