数学

s1

S1是由斯坦福大学和华盛顿大学联合开发的低成本、高性能AI推理模型,采用知识蒸馏技术从大型模型中提取推理能力。通过1000个高质量问题训练,成本低于50美元,训练时间短于30分钟。S1在数学和编程领域表现卓越,支持测试时扩展技术以优化推理效果,并已在GitHub开源,适用于科学问题解决、智能辅导、自动问答等多种场景。

九章大模型(MathGPT)

学而思九章大模型是好未来自主研发的,面向全球数学爱好者和科研机构,以解题和讲题算法为核心的大模型。

Step

覆盖了从个人使用到企业级应用的多个方面的多模态大模型。

AtomThink

AtomThink是一个由多所高校与企业联合研发的多模态数学推理框架,通过构建长链思维(CoT)引导多模态大型语言模型(MLLMs)进行复杂推理。它包含自动CoT注释引擎、原子步骤微调策略及多种搜索策略,旨在提升原子步骤质量并增强MLLMs的推理能力。AtomThink提出的大规模多模态数据集AtomMATH及其评估方法为模型训练和测试提供了重要支持,广泛应用于教育辅助、自动化测试、学术研究等领域

FoxBrain

FoxBrain是由鸿海研究院推出的大型语言模型,基于Meta Llama 3.1架构,拥有70B参数,专注于数学与逻辑推理领域。其采用高效训练策略,结合高质量中文数据与Adaptive Reasoning Reflection技术,提升推理能力。FoxBrain适用于智能制造、智慧教育、智能办公等多个场景,支持数据分析、代码生成、文书协作等功能,具备较强的上下文处理能力和稳定性。

LIMO

LIMO是由上海交通大学研发的一种高效推理方法,通过少量高质量训练样本激活大语言模型的复杂推理能力。其核心假设是“少即是多推理假设”,即在预训练阶段已具备丰富知识的模型中,复杂推理能力可通过精心设计的样本被有效激发。LIMO在多个数学推理基准测试中表现优异,且数据使用效率极高,仅需1%的数据即可达到显著效果。适用于教育、科研、工业和医疗等多个领域。

AI推理模型有哪些?13个支持深度思考的推理模型

本文介绍了13款支持深度思考的AI推理模型,涵盖数学、代码、自然语言推理等多个领域。这些模型通过强化学习和大数据分析,能够高效处理复杂问题,提供精准的决策支持。部分模型具备多模态处理能力、透明推理过程及开源特性,适用于不同应用场景,如教育、医疗和科研等。

TeXstudio

一个跨平台的 LaTeX 编辑器,支持 Windows、Linux 和 macOS。TeXstudio通过提供语法高亮、内置查看器、参考检查以及各种辅助工具等功能,使编写 LaTeX 文档变得容易和舒适。

QwQ

QwQ-32B-Preview是一款由阿里巴巴开发的开源AI推理模型,具有325亿参数,擅长处理数学与编程领域的复杂任务。它能在多个基准测试中超越同类产品,并提供透明化的推理流程。然而,该模型在语言切换及跨领域应用上存在一定局限性。

CAR

CAR(Certainty-based Adaptive Reasoning)是字节跳动联合复旦大学推出的自适应推理框架,旨在提升大型语言模型(LLM)和多模态大型语言模型(MLLM)的推理效率与准确性。该框架通过动态切换短答案和长形式推理,根据模型对答案的置信度(PPL)决定是否进行详细推理,从而在保证准确性的同时节省计算资源。CAR适用于视觉问答(VQA)、关键信息提取(KIE)等任务,在数学