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国产少女免费观看电视剧字幕AI“压力面”,DeepSeek性能暴跌近30% 清华&上海AI Lab

区分度低:在许多基准测试中,顶尖模型的得分已趋于饱和,难以分出高下。例如,7B参数的DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B和671B参数的DeepSeek-R1在MATH500上的准确率分别为93.0%和97.0%,看似相差不大,但推理能力仍有显著区别。 成本高昂:由于现有的数学题几乎已经被纳入了大模型的训练数据。为了有效评估,社区不得不持续投入大量人力物力去开发更新、更难的测试题。但设计这样的测试题需要极高水平的人类专家,一年也出不了几个题。例如,AIME24和AIME25都只有30道题。 为了解决这些问题,团队设计REST框架——改造现有基准,如GSM8K、MATH500、AIME24等7个代表性推理任务,不再逐题测试,而是把多个问题拼接成一个长prompt,一次性让模型在一次输出中逐一回答。 传统单题测试中,不同大小模型得分都接近天花板。而REST揭示了不同尺寸模型之间存在显著的性能差异。如下图所示,7B参数的小模型在高压下崩得更快,而更大的32B参数的模型性能虽有下降但仍保持优势。如下图所示,不同压力水平下,模型性能拉开明显梯度——这让REST成为更强的“分辨器”,帮我们精准比较模型。 为什么模型在REST下变差?分析显示,关键是陷入了过度思考的陷阱。就像学生考试,在一道难题上思考太久,没时间做后面的题目了。 但用long2short技术(鼓励模型缩短推理过程)训练的模型,就能更好地保留单题性能,在REST下领先。如L1Qwen-1.5B-Exact和L1-Qwen-1.5B-Max,在高压力水平下表现出显著的性能优势。如表6所示,L1-Qwen-1.5B-Max在MATH500上压力水平s=9时,准确率比R1-1.5B高出44.71%的显著差距。7B模型中也观察到类似的趋势。 REST下,一些“聪明”的模型(如Nemotron-nano-7B和DeepSeek-R1)会动态调整推理预算:当压力增大时,它们为第一道题分配更少的推理token,留力后续。但低性能模型(如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B)往往在前面的题上用掉太多token,留给后续问题的空间不足,导致整体崩盘。 总而言之,REST不是简单加题,而是给大模型来场“压力测试”,挑战了“LLMs是多问题解决者”的普遍假设,揭示了当前评测方法的局限性,提供了一种更低成本、更贴近真实的评测数据构建新范式,为未来开发更健壮和强大的LRMs提供了更加深刻的见解。

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? 赵彦朝记者 李光俊 摄
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? 汤献忠记者 叶秋明 摄
? 首盘比赛,阿尔卡拉斯凭借在首局的破发优势,以6-4先下一城。第2盘,德约科维奇开局一度3-0领先,被阿尔卡拉斯连追3局。此后,双方互保发球局,比赛进入抢七局。抢七局中,阿尔卡拉斯7-4拿下,取得总比分2-0领先。麻花传mv在线观看免费高清电视剧大全
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