10万token自然语言推理，让30B-A3B模型站上奥赛金牌线
奥赛级科学推理，一定要从更大的通用模型开始吗？最近上海人工智能实验室一份技术报告给出了一个不同答案：不调用外部工具、不执行代码、不接入专用符号求解器，一个 30B-A3B 规模的推理模型，也可以通过统一后训练和推理时扩展，在 IMO、USAMO、IPhO 等高难数学与物理奥赛评测中达到强劲水平。研究团队选择从已有 30B-A3B 推理主干出发，先用约 33.8 万条高质量轨迹进行反向困惑度课程监督
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DeepSeek发布创新成果！多模态模型研究报告出炉：性能超GPT-5.4
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近日，AI 行业传出一则重大新闻。多家媒体披露，国内一家领先的人工智能初创企业 DeepSeek 正在与潜在投资者进行谈判，计划以超过 100 亿美元的估值筹集至少三亿美元的资金。据悉，DeepSeek 确实正在接触一些机构，但有关本次融资的具体金额和公司估值的消息尚需进一步确认。去年，凭借高性能且成本低廉的推理模型 DeepSeek R1，该公司在 AI 领域引起了广泛关注，并导致股市波动。此外
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过去两年间，大型语言模型在推理领域的进步显著。从数学与编程生成到解决复杂的逻辑和科学问题，这些模型不断刷新基准测试的记录。随着“推理模型”概念的兴起，越来越多的研究开始将推理能力视为通向通用人工智能的关键标志。在能力迅速提升的同时，一个更为基础的问题逐渐显现：当模型在执行推理任务时出现错误，这些失误是随机波动还是表明了深层次的设计缺陷？近期发表于 TMLR 的论文《大型语言模型推理失败》对该问题进
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