弱监督下大语言模型何时能学会推理?
深度2026年4月20日33 分钟阅读
最有趣的发现是:推理忠实度(中间步骤对最终答案的逻辑支持程度)能准确预测模型在弱监督下的泛化表现,而输出多样性单独无法提供有效信息。本文适合研究大语言模型推理能力、强化学习弱监督方法以及模型泛化机制的研究人员和工程师阅读。
本文编译自 When Can LLMs Learn to Reason with Weak Supervision?,版权归原作者所有。
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谷歌发布了 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 三款新模型,主打更高效率、更低成本和专门化场景(如网络安全)。但旗舰模型 Gemini 3.5 Pro 迟迟未更新,而竞争对手 OpenAI 和 Anthropic 已推出多款新模型,加剧了市场压力。
Google 推出 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 三款模型。3.6 Flash 在多项基准测试中显著优于 3.5 Flash,且成本更低;3.5 Flash-Lite 速度最快、性价比最高;3.5 Flash Cyber 专用于网络安全,仅限有限试点。此外,3.5 Pro 正在测试中,Gemini 4 预训练已启动。