

Internthinker
簡介 :
InternThinker是上海人工智能實驗室(上海AI實驗室)研發的一款強推理AI模型,致力於通過“通專融合”路徑探索開放、可控、可信的通用人工智能(AGI)。該模型具備長思維能力,並能在推理過程中進行自我反思和糾正,從而在數學、代碼、推理謎題等多種複雜推理任務上取得更優結果。InternThinker的創新之處在於其元動作思考能力,能夠自主生成高智力密度數據,並通過大規模沙盒環境獲取反饋,實現高質量思維鏈的獨立構建,大幅提升模型的複雜任務處理性能。
需求人群 :
目標受眾為科研人員、數據分析師、軟件開發者等需要進行復雜推理和數據分析的專業人士。InternThinker的強推理能力和元動作思考能力使其成為解決複雜問題的理想工具,尤其在需要深度分析和創造性解決方案的領域。
使用場景
在2024年9月全國高中生數學競賽聯賽中,InternThinker能夠回憶知識點並逐步推理計算,形成解答。
在解決類似“24點”的問題時,InternThinker展現出反思和修正能力,能夠迅速調整解題路徑。
在Leetcode的新賽題中,InternThinker不僅回答問題,還進行了代碼的自我檢查。
產品特色
自主生成高智力密度數據:InternThinker能夠自主生成高質量的數據,支持複雜推理任務。
元動作思考能力:模型具備元認知能力,能夠自我反思和糾正,提升問題解決效率。
長思維能力:在處理複雜任務時,模型能夠進行長鏈條的邏輯推理。
多場景應用:模型在數學、代碼、推理謎題等多種場景下表現出色。
自我學習和演進:通過沙盒環境反饋,模型能夠自我學習和演進,提升性能。
高質量思維鏈構建:不依賴現有強推理模型,獨立構建高質量思維鏈。
使用教程
1. 登錄InternThinker試用平臺:訪問https://internlm-chat.intern-ai.org.cn並登錄。
2. 選擇InternThinker模型:在平臺左側點擊“InternThinker”進入模型體驗界面。
3. 輸入推理任務:在交互界面輸入需要模型解決的複雜推理任務或問題。
4. 觀察模型推理過程:模型將展示其思考過程,包括問題理解、知識回憶、規劃、執行等元動作。
5. 獲取結果與反思:模型提供解決方案,並可能展示其自我反思和修正的過程。
6. 反饋與迭代:用戶可以根據模型的輸出提供反饋,幫助模型進行自我學習和性能提升。
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