InternThinker
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Internthinker
简介 :
InternThinker是上海人工智能实验室(上海AI实验室)研发的一款强推理AI模型,致力于通过“通专融合”路径探索开放、可控、可信的通用人工智能(AGI)。该模型具备长思维能力,并能在推理过程中进行自我反思和纠正,从而在数学、代码、推理谜题等多种复杂推理任务上取得更优结果。InternThinker的创新之处在于其元动作思考能力,能够自主生成高智力密度数据,并通过大规模沙盒环境获取反馈,实现高质量思维链的独立构建,大幅提升模型的复杂任务处理性能。
需求人群 :
目标受众为科研人员、数据分析师、软件开发者等需要进行复杂推理和数据分析的专业人士。InternThinker的强推理能力和元动作思考能力使其成为解决复杂问题的理想工具,尤其在需要深度分析和创造性解决方案的领域。
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使用场景
在2024年9月全国高中生数学竞赛联赛中,InternThinker能够回忆知识点并逐步推理计算,形成解答。
在解决类似“24点”的问题时,InternThinker展现出反思和修正能力,能够迅速调整解题路径。
在Leetcode的新赛题中,InternThinker不仅回答问题,还进行了代码的自我检查。
产品特色
自主生成高智力密度数据:InternThinker能够自主生成高质量的数据,支持复杂推理任务。
元动作思考能力:模型具备元认知能力,能够自我反思和纠正,提升问题解决效率。
长思维能力:在处理复杂任务时,模型能够进行长链条的逻辑推理。
多场景应用:模型在数学、代码、推理谜题等多种场景下表现出色。
自我学习和演进:通过沙盒环境反馈,模型能够自我学习和演进,提升性能。
高质量思维链构建:不依赖现有强推理模型,独立构建高质量思维链。
使用教程
1. 登录InternThinker试用平台:访问https://internlm-chat.intern-ai.org.cn并登录。
2. 选择InternThinker模型:在平台左侧点击“InternThinker”进入模型体验界面。
3. 输入推理任务:在交互界面输入需要模型解决的复杂推理任务或问题。
4. 观察模型推理过程:模型将展示其思考过程,包括问题理解、知识回忆、规划、执行等元动作。
5. 获取结果与反思:模型提供解决方案,并可能展示其自我反思和修正的过程。
6. 反馈与迭代:用户可以根据模型的输出提供反馈,帮助模型进行自我学习和性能提升。
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