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AIME'25
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新的CRD框架增强了小型语言模型的推理能力
研究人员推出了一种名为协作推理蒸馏（CRD）的新框架，旨在提高小型语言模型的推理能力，而无需大量的计算资源。CRD通过整合教师模型之间的交互式交叉反馈、独立于最终答案的逻辑有效性的细粒度评估以及合成互补推理优势的方法，解决了传统蒸馏方法的局限性。由此产生的CRD-4B模型在MATH-500和AIME'25等具有挑战性的数学基准测试中表现出色，与现有模型相比，在显著更小的数据集上取得了最先进的成果。
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新的Gambit算法优化大型推理模型的计算
研究人员推出了一种新颖的推理算法Gambit，旨在优化大型推理模型（LRM）的计算分配。Gambit采用思维级束搜索策略，通过剪枝不具前景的路径并从高质量前缀分支，动态地将计算资源集中在最有前景的推理链上。该方法旨在克服传统并行采样和减法剪枝方法的低效率。在HMMT-24和AIME-25等基准测试上的评估表明，与现有基线相比，Gambit在准确性、吞吐量和减少令牌消耗方面均取得了显著的提升。