Técnicas de raciocínio profundo para cenários de pesquisa
Os modelos são ampliados pelo pré-treinamento da literatura científica e pelo aprimoramento da cadeia de pensamento para se destacar em STEM: 1) Teorema matemático provando a precisão 851 TP3T 2) Equilíbrio correto de equações químicas 921 TP3T 3) Resolução de problemas de física Valor F1 0,89:
- Suporte para análise e geração de fórmulas LaTeX
- Verificação automática de rastreabilidade de citações acadêmicas
- Avaliação da viabilidade de programas experimentais
Em casos práticos, ao inserir "projetar um esquema experimental para verificar a teoria da relatividade", o modelo pode gerar um esquema completo, incluindo: 1) base teórica 2) lista de equipamentos 3) etapas de operação 4) métodos de processamento de dados 5) análise de erros. No campo da computação quântica, a taxa de avaliação de especialistas do conteúdo gerado é de 73%, que é significativamente maior do que a de outros modelos de código aberto.
Essa resposta foi extraída do artigoQwen3-235B-A22B-Thinking-2507: um modelo de linguagem grande para apoiar o raciocínio complexoO
