剛剛發現一份龐大的研究,分析推理模型在100兆個代幣上的行為。這個團隊對這些系統在長期使用下如何演化其邏輯鏈路,做出了非常深入的模式識別。



讓我注意到的是:這個規模不只是拿來炫耀而已。當你以這種規模追蹤模型的推理時,會開始看到小型資料集完全無法捕捉到的行為轉變。就像觀察市場微結構和每日K線圖一樣——不同的放大層級會揭露不同的真相。

這對AI基礎設施開發的意義?非常重大。隨著這些模型被整合進更複雜的系統(智能合約,有人懂嗎?),了解它們長期的推理模式對於可靠性變得至關重要。
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MetaMask受害者vip
· 6小時前
100萬億token?這數據量真的離譜,終於有人把長期推理的真面目扒出來了
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StableCoinKarenvip
· 18小時前
100萬億token?這規模確實離譜,但真正有意思的是能發現那些小數據集看不到的邏輯漂移,這才是value所在啊
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RektCoastervip
· 12-04 23:52
100萬億tokens?這數據量真的離譜,終於有人把長期推理模式研究透了
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quietly_stakingvip
· 12-04 23:51
100萬億token數據量這波屬實狠,終於看到有人把推理模型吃透了
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Just Another Walletvip
· 12-04 23:45
100萬億tokens?哇靠這數據量真的離譜,終於有人把reasoning model吃透了
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FOMOSapien1vip
· 12-04 23:35
100萬億token的數據量,這才是真正看清模型邏輯演變的方式啊
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