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啊？7B的DeepSeek反超R1满血版，上海AI Lab周伯文团队新成果
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原文中文，约1900字，阅读约需5分钟。
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内容提要
上海AI Lab的研究表明，7B的DeepSeek模型在数学能力上超越671B的R1满血版，提出了新的TTS框架，强调策略模型和问题难度对性能的影响。实验显示，小模型在简单任务中表现良好，而大模型在复杂任务中更具优势，未来需探索更多任务和优化方法。
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关键要点
- 7B的DeepSeek模型在数学能力上超越671B的R1满血版。
- 最优的TTS方法依赖于策略模型、过程奖励模型和问题难度。
- 小模型在简单任务中表现良好，大模型在复杂任务中更具优势。
- 研究聚焦于最优的TTS方式及其对语言模型表现的提升程度。
- 实验使用了MATH-500和AIME24数据集，评估了不同规模的策略模型和PRM。
- 小型策略模型适合使用BoN方法，而大型策略模型则适合使用Beam Search。
- 提出了奖励感知型最优计算TTS框架，适应特定的策略模型和奖励函数。
- 研究显示TTS在MATH-500和AIME2024上优于多数长CoT方法。
- TTS在简单任务上表现优越，但在复杂任务上仍有提升空间。
- 未来研究应关注开发更具适应性的监督机制，以提高小模型在复杂任务上的表现。
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