model performance

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RESEARCHTogether AI Blog·3/26/2026

Plan, divide, and conquer: How weak models excel at long context tasks

Dieser Inhalt beschreibt ein "Teile und Herrsche"-Framework, das es kleineren Sprachmodellen ermöglicht, größere wie GPT-4o bei Aufgaben mit langem Kontext zu übertreffen. Es begegnet der Leistungsverschlechterung von LLMs bei wachsenden Kontextfenstern, indem Dokumente in parallele Abschnitte zerlegt werden.

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RESEARCHQwen Blog·3/5/2025

QwQ-32B: Embracing the Power of Reinforcement Learning

O conteúdo aborda o potencial do Aprendizado por Reforço (RL) em escala para aprimorar o desempenho e as capacidades de raciocínio de modelos de IA, superando métodos convencionais. A pesquisa explora especificamente o impacto do RL na inteligência de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), citando exemplos como o DeepSeek R1.

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