小模型也能击败o1？微软全华人团队提出rStar-Math算法，三大革命性技术突破，不仅让SLM在数学推理能力上刷新SOTA，更是挤进了全美20%顶尖高中生榜单。
放弃AGI，转向更好落地的小模型，李开复要带零一万物做“能赚钱的创新”。
大厂为什么追求大模型？ 昨天有提到，为什么要研究语言模型。
a16z 合伙人 Jennifer Li 最近分享了她对生成式 AI 的最新见解，特别提到了设备端运行的小型模型在未来的重要性。
为了优化小模型的提示词，我们不得不求助于计算成本高昂的大模型。这种依赖不仅增加了开发成本，还限制了小模型的应用场景。
英伟达新品掀起边缘AI开发板大战，也为中国企业在边缘AI领域的发展提供了机遇。 前几篇文章，我们不断探讨小模型（SLM）在端侧和边缘侧的崛起。现在，边缘侧小模型已然成为不可忽视的发展趋势。
微软下一代14B小模型Phi-4出世了！仅用了40%合成数据，在数学性能上击败了GPT-4o，最新36页技术报告出炉。
过去一年，强化学习成为了大模型 AI 领域最热的概念之一。 随着行业内高阶推理模型的推出，再次彰显了强化学习在通往 AGI 道路上的重要性，也标志着大模型 AI 进入了一个全新阶段。
如果给小模型更长的思考时间，它们性能可以超越更大规模的模型。
o1完整版公开仅10天，Scaling Law新范式就被逆向工程复现了！
