推理模型资讯与深度分析

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一套模型在棋盘上跑得慢，未必更像人。MIT、剑桥和普林斯顿等团队新发在 Nature 的研究，把问题换成 121 个陌生棋类规则后，结论反倒指向一条很轻的路线：人第一次看见新游戏时，靠的多半是少量、浅层、带目标感的心理模拟。这件事放到 A

5月20号晚上，OpenAI扔了一份证明出来。 1946年Paul Erdős问过一个问题：平面上摆n个点，能有多少对点彼此距离恰好等于1？整整80年里，数学界主流的答案是——按方格排大致就接近最优，对数最多到 n^ 1+o 1 ——意思是

Arcee AI是家只有26个人的小公司，但他们刚做了一件让圈子里很多人吃惊的事：花了公司大约一半的风险投资，2000万美元，用2048块英伟达B300 GPU跑了33天，训出了一个400亿参数的开源推理模型——Trinity Large

一篇发表在《自然·通讯》上的论文，正在AI安全圈里炸锅。斯图加特大学和ELLIS阿利坎特研究所的团队做了一件很简单的事：让一个推理大模型去攻击另一个大模型，看能不能把对方的安全护栏搞掉。结果让人脊背发凉—— 总成功率97.14% ，25,

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