LongCat-Flash-Thinking: un modelo de razonamiento eficiente para Meituan Open Source

¿Qué es LongCat-Flash-Thinking?

LongCat-Flash-Thinking es un modelo de razonamiento altamente eficiente lanzado por el equipo de LongCat en Meituan, que se ha vuelto más potente y profesional manteniendo la extrema velocidad de LongCat-Flash-Chat. El modelo ha alcanzado el nivel líder de los modelos globales de código abierto en tareas de razonamiento en múltiples dominios, como la lógica, las matemáticas, el código y las inteligencias. Tiene capacidades de razonamiento "profundo + invocación de herramientas" y "no formal + formal". Su método de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo paralelo a dominios logra una mejora equilibrada de la capacidad del modelo desacoplando la optimización en diferentes dominios. A continuación, el sistema asíncrono elástico de co-tarjetas (DORA) proporciona apoyo a la formación para lograr un entrenamiento eficiente. LongCat-Flash-Thinking ha establecido nuevos récords en muchas revisiones autorizadas, demostrando excelentes capacidades de razonamiento general, matemáticas, código, inteligencias y razonamiento formal ATP.

Características de LongCat-Flash-Thinking

• Razonamiento sólido: LongCat-Flash-Thinking destaca en tareas de razonamiento multidominio en lógica, matemáticas, código, inteligencias, etc., alcanzando el nivel líder de los modelos de código abierto en todo el mundo.
• Pensamiento profundo combinado con la invocación de herramientasCapacidad para pensar en profundidad mientras invoca de forma autónoma herramientas (por ejemplo, ejecutores de código, API, etc.) para resolver eficazmente tareas complejas.
• Integración del razonamiento no formal y formal: Es el primer gran modelo lingüístico de China que dispone de ambas capacidades de razonamiento, lo que aumenta su fiabilidad en aplicaciones académicas y de ingeniería.
• Formación y optimización eficaces: Se utiliza un método de entrenamiento de aprendizaje por refuerzo en paralelo a dominios para desacoplar diferentes optimizaciones de dominios y lograr una mejora equilibrada de la capacidad del modelo; un sistema de co-tarjeta resiliente asíncrono (DORA) soporta un entrenamiento eficiente.
• Excelente rendimientoRécords en una serie de evaluaciones acreditadas, como superar a los mejores modelos de código cerrado en la evaluación comparativa ARC-AGI y demostrar una gran competitividad en evaluaciones comparativas de matemáticas, código e inteligencia.
• Código abierto y aplicacionesEl modelo es de código abierto en HuggingFace y GitHub para facilitar el uso y la investigación por parte de los desarrolladores y hacer avanzar la tecnología.

Principales ventajas del pensamiento LongCat-Flash

• Métodos de entrenamiento del aprendizaje por refuerzo en paraleloEl objetivo de la optimización es: desacoplando la optimización de los distintos ámbitos, se consigue una mejora equilibrada de las capacidades del modelo y el rendimiento global es pareto-óptimo.
• Sistema de tarjeta común resistente asíncrono (DORA)El objetivo de este proyecto es lograr una formación asíncrona eficaz, acelerar el proceso de formación y, al mismo tiempo, garantizar la coherencia de la estrategia de muestreo para respaldar el funcionamiento estable de los clústeres a gran escala.
• Un marco de razonamiento para las inteligencias de doble vía: Selección autónoma de muestras de consulta óptimas combinada con razonamiento corporal inteligente y uso de herramientas para optimizar significativamente la utilización de recursos en tareas complejas.
• Un marco para el razonamiento formal: Generación de procesos de prueba rigurosamente verificados basados en un marco iterativo experto para mejorar sistemáticamente el razonamiento formal de los modelos.

¿Cuál es el sitio web oficial de LongCat-Flash-Thinking?

• Experiencia en el sitio web oficial::Plataforma abierta LongCat
• Repositorio GitHub:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking
• Documentos técnicos:: https://github.com/meituan-longcat/LongCat-Flash-Thinking/blob/main/tech_report.pdf

¿Para quién es LongCat-Flash-Thinking?

• investigador (científico)Puede utilizarse en la investigación de vanguardia para explorar mecanismos de inferencia y métodos de optimización de modelos.
• desarrolladoresLa inteligencia de las aplicaciones: puede integrarse en varios tipos de aplicaciones para mejorar la inteligencia de las aplicaciones, como el desarrollo de asistentes inteligentes y herramientas de automatización.
• usuario empresarial: Para empresas que necesitan soluciones de razonamiento eficaces para optimizar los procesos empresariales y mejorar la toma de decisiones.
• educador: Puede utilizarse en la enseñanza y la investigación para ayudar a los estudiantes a comprender procesos de razonamiento complejos y aplicaciones de modelos.
• entusiasta de la tecnología: Interesados en las nuevas tecnologías para explorar el potencial de los modelos de innovación y experimentación.