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大模型首次打破围棋思维「黑盒」，打通科学发现新路径！上海AI Lab发布新一代InternThinker
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原文中文，约4600字，阅读约需11分钟。
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内容提要
上海AI Lab推出的新一代围棋大模型InternThinker，首次实现思维过程的自然语言解释，提升围棋推理能力。该模型在与李世石的对弈中表现优异，具备多样化语言风格，帮助用户理解围棋策略。通过创新训练环境InternBootcamp，InternThinker在多任务学习中取得显著进展，未来将推动科学发现与产业创新。
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关键要点
- 上海AI Lab推出新一代围棋大模型InternThinker，首次实现思维过程的自然语言解释。
- InternThinker在与李世石的对弈中表现优异，具备多样化语言风格，帮助用户理解围棋策略。
- 该模型打破围棋思维的“黑盒”，用户可以通过自然语言了解每一步棋的推理过程。
- InternThinker的推理能力得益于创新的训练环境InternBootcamp，支持多任务学习。
- InternThinker在围棋任务上具备专业水平，未来仍有提升空间。
- InternBootcamp提供了大规模、标准化的可交互验证环境，帮助模型高效学习。
- 研究人员观察到多任务混合训练中出现了强化学习的“涌现时刻”，提升了模型的推理能力。
- 上海AI Lab提出通专融合技术路线，旨在解决大模型专业化与通用泛化性之间的矛盾。
- 通过三层技术路径，上海AI Lab实现了通用泛化性、高度专业性和任务可持续性的结合。
- 未来将继续推进通专融合技术的发展，推动科学发现与产业创新。
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