北京
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最近，一项来自于Sakana AI的研究，在推理过程中——而不是在构建——试图将三种模型的能力整合起来。结果令人惊讶，整合后的模型能力都远超单个模型，三模合一的性能也好于只有两个模型合体的性能。Sakana AI使用一种新的推理时Scaling算法，自适应分支蒙特卡洛树搜索AB-MCTS。使用AB-MCTS将o4-mini、Gemini-2.5-Pro和R1-0528这三种当前最先进的AI模型组合起来，在ARC-AGI-2基准测试中取得了令人惊讶的成绩。多模型的得分远超单独的o4-mini、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1-0528模型。
本文源自：金融界AI电报
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