PaCoRe - система параллельных совместных рассуждений ИИ с открытым исходным кодом StepStar

Что такое PaCoRe?

PaCoRe (Parallel Coordinated Reasoning) - это инновационный фреймворк параллельных координированных рассуждений с открытым исходным кодом от StepFun, который преодолевает ограничения традиционной языковой модели однолинейного мышления за счет механизма массового параллельного мышления и изучения решения проблемы с нескольких точек зрения одновременно. PaCoRe имеет возможность координировать несколько раундов через Архитектура передачи сообщений, информация, генерируемая параллельным мышлением, сжимается в краткие сообщения, и эти сообщения синтезируются в нескольких раундах, чтобы направлять последующие рассуждения и достигать эффективного сотрудничества по различным траекториям.

Особенности PaCoRe

• Механизм параллельного мышленияФреймворк PaCoRe способен думать о проблемах с нескольких точек зрения одновременно, а благодаря массовому параллельному исследованию траекторий он преодолевает ограничения однолинейного мышления традиционных языковых моделей, что приводит к более полному анализу и решению проблем.
• Возможность координации нескольких колес: Эффективная синергия между различными траекториями параллельных рассуждений достигается за счет использования архитектуры передачи сообщений, которая сжимает информацию, генерируемую параллельным мышлением, в краткие сообщения и синтезирует эти сообщения в несколько раундов, чтобы направить последующий процесс рассуждения.
• Подход к обучению с подкреплением на основе результатов: Обучение с помощью крупномасштабного подкрепляющего обучения, основанного на результатах, позволяет модели приобрести способность синтезировать различные параллельные траектории вывода, тем самым лучше адаптируясь к сложным задачам вывода.
• Выдающаяся производительность: В математическом бенчмарке HMMT 2025 модель PaCoRe-8B достигла точности 94,51 TP3T, превзойдя результат GPT-5 93,21 TP3T, а также значительно улучшила производительность в задаче LiveCodeBench по мере увеличения объема вычислений в ходе тестирования.
• совместное использование открытого исходного кодаФреймворк PaCoRe предоставляет открытый доступ к контрольным точкам модели, обучающим данным и полному конвейеру выводов, что обеспечивает исследователей множеством ресурсов, помогающих ускорить исследования и инновации в этой области.

Основные сильные стороны PaCoRe

• Прорваться сквозь ограничения контекстного окнаPaCoRe способен обрабатывать вычислительные объемы, выходящие далеко за пределы ограничений традиционных контекстных окон моделей, благодаря параллельному механизму совместных рассуждений, эффективно решая сложные задачи.
• Мыслить параллельно с разных точек зрения: Фреймворк позволяет думать о проблемах с нескольких точек зрения одновременно, избегая ограничений одного пути и повышая полноту и точность рассуждений.
• Многораундовая оптимизация координации: Архитектура передачи сообщений используется для сжатия и синтеза информации, продумываемой параллельно в несколько раундов, постепенно оптимизируя процесс рассуждений и повышая способность модели принимать решения.
• Интенсивное обучение: Подход к обучению с подкреплением, основанный на результатах, позволяет модели постоянно оптимизировать параллельные стратегии рассуждений в процессе обучения и адаптироваться к различным задачам рассуждений.
• Значительный прирост производительности: В нескольких бенчмарках PaCoRe демонстрирует производительность, превосходящую существующие модели, особенно в математических задачах и задачах программирования, со значительным приростом производительности по мере увеличения объема вычислений.

Что такое официальный сайт PaCoRe

• Репозиторий GitHub:: https://github.com/stepfun-ai/PaCoRe
• Библиотека моделей обнимающихся лиц:: https://huggingface.co/stepfun-ai/PaCoRe-8B
• Технические документы:: https://github.com/stepfun-ai/PaCoRe/blob/main/pacore_report.pdf

Лица, которым показан PaCoRe

• Исследователи искусственного интеллекта: Исследователи, занимающиеся разработкой и оптимизацией языковых моделей и связанных с ними методов рассуждений, могут использовать фреймворк PaCoRe для изучения потенциала параллельного совместного рассуждения и повышения производительности модели.
• Инженер по машинному обучениюИнженеры, желающие преодолеть ограничения модели и повысить эффективность выводов в реальных приложениях, могут оптимизировать архитектуру модели и повысить производительность продукта с помощью фреймворка PaCoRe.
• специалист по анализу данныхСпециалисты, которым приходится решать сложные задачи, связанные с данными и рассуждениями, могут использовать мощные возможности параллельных рассуждений PaCoRe для более эффективного решения реальных проблем.
• Участники соревнований по математике и программированию: В таких областях, как математическое моделирование и соревнования по программированию, PaCoRe может помочь участникам решать задачи более эффективно и улучшить результаты соревнований.
• Университеты и исследовательские институтыPaCoRe можно использовать в качестве учебного и исследовательского инструмента для развития инновационного мышления и практических навыков студентов, а также для продвижения академических исследований в смежных областях.
• Корпоративная техническая команда: В корпоративных сценариях, требующих эффективных рассуждений и поддержки принятия решений, технологические команды могут использовать PaCoRe для повышения эффективности бизнеса и инноваций.