Os modelos de idiomas (LMS) desenvolvidos com maior energia incluem durante o treinamento, principalmente em boa confiança na boa governança. Embora essa abordagem revele modelos fortes, o novo paradigma chamado Scarling no tempo de teste surgiu, focado no desenvolvimento do desempenho, aumentando as interrupções. O modelo O1 do Oveaai confirmou esta opção, mostra habilidades de pensamento avançado em termos de tempo de teste para verificar o tempo. No entanto, repetir esses resultados tem desafios e vários esforços que usam estratégias como a busca de árvores de Mont Carlo (MCTs), muitos métodos de aprendizado e fortalecimento do fortalecimento. Mesmo os modelos como DeEntiesek R1 usam milhões de amostras e categorias de treinamento complexas, no entanto, eles não retaliam o código de conduta contra o teste O1.
Vários métodos são projetados para lidar com o desafio de testar o tempo para verificar. As medidas de medição subsequentes capacitam os modelos a produzir soluções para seguir soluções e cada estrutura de iteração nos resultados anteriores. Os métodos de pesquisa baseados em viagens incluem rastreamento e identidade de acompanhamento, estratégias como MCTs e envio de feixe. A vingança parece ser uma maneira significativa, usando a recompensa da recompensa de uma melhor reforma e informação, mostrando alto desempenho em comparação com os métodos de amostragem. Esses métodos dependem muito dos modelos de recompensa, que são duas maneiras: os resultados dos resultados do teste de soluções abrangentes para a melhor escolha de animais de estimação.
Os investigadores da Universidade de Stanford, a Universidade de Washington, o Instituto Allen para a IA e a IA Contellial propuseram um método de reestruturação para alcançar a medição de testes e habilidades de avaliação aprimoradas. Instalações do novo histórico: data centers S1K que possuem 1.000 perguntas coloridas, selecionadas com base em dificuldades, diversidade e processo de qualidade chamado Budjhething. Esse aplicativo obrigatório controla a integração do tempo cortando ou expandindo o processo de pensamento do modelo através de técnicas “esperando” a lei, fazendo o modelo revisar e reparar seu pensamento. Essa abordagem foi iniciada com um modelo bem-ridículo de Qwen2.5-32bb-.
O processo de seleção de dados segue o sistema de classificação de três estágios em termos de qualidade, dificuldade e processo de diversidade. A fase de samitação da qualidade começa com as amostras dos erros da API e problemas de formatação, reduzindo os primeiros dados para 51 584 amostras de alta qualidade foram selecionadas anteriormente. Os testes de dificuldade alugam duas métricas principais: teste de modelo usando os modelos QWEN2.5-7B com educação de QWEN2.5-328, as perguntas são separadas pela divisão do soneto Claude 3,5. Esse amplo processo de classificação resulta nos últimos dados de 1.000 amostras que iniciam 50 domínios.
O modelo S1-32B mostra importante desenvolvimento de desempenho para a avaliação da avaliação do orçamento. O S1-32B se aplica a um PAN de alto nível em comparação com o modelo de ensino QWEN2.5-32B usando uma votação importante, garantindo o desempenho efetivo de conflitos consecutivos em conflitos compatíveis. Além disso, o S1-3B aparece como um modelo de dados muito aberto no sistema operacional da amostra, o que indica o desenvolvimento aprimorado de 1.000 modelos adicionais de treinamento. Significativamente, o S1-32B está se aproximando da otimização do Gemini 2.0 no AIS24, eleva uma distirção eficaz para informações.
O artigo mostra que a beleza da beleza dos milhares selecionados de milhares de selecionados é cuidadosamente selecionada pode criar um modelo de pensamento competitivo que corresponda à previsão de O1 e alcança a eficiência. O procedimento de orçamento orçamentário, quando combinado com um modelo de consulta, divulgou com sucesso as instruções de avaliação do INPENAAI. O desempenho de tais informações para menos treinamento sugere que as habilidades de consulta modelo estão disponíveis para os trilhões de Tenzeni, e o processo de resgate está simplesmente trabalhando com as habilidades existentes. Esse é o alinhamento com a hipótese de “alinhamento excessivo” da pesquisa de Lima, sugerindo que um pequeno número de exemplos pode se adaptar ao bom comportamento sobre os resultados desejados.
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