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我们最新的博客关于各模型的稀疏效率在发布后仅两天就被引用了🤗
在这里查看该博客：
8月19日 10:15
🤖介绍 OptimalThinkingBench 🤖
📝:
- 思考型 LLM 使用大量的 tokens 并且过度思考；非思考型 LLM 则思考不足且表现不佳。
- 我们引入了一个基准，评分模型以寻找最佳组合。
- OptimalThinkingBench 报告了 F1 分数，结合了 OverThinkingBench（72 个领域的简单查询）和 UnderThinkingBench（11 个具有挑战性的推理任务）。
- 我们评估了 33 种不同的 SOTA 模型，发现需要改进！
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