大贤者
精华
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战斗力 鹅
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注册时间 2014-5-13
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发表于 2026-4-24 16:43
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1. 推理路径显著延长(深度思考能力)
模型在回答前会进行更长的内部推理链推演,类似 slow-thinking。背后是强化学习优化,模型在训练中获得了更强的多步逻辑验证和自我纠错能力。对算法题、数学证明、复杂 debug 场景帮助明显。
2. 上下文窗口扩至 1M tokens
支持超长上下文处理,一次可装入三体三部曲体量的文本。技术层面是位置编码和注意力机制的优化,长程依赖保持较好。你可以直接喂整个项目源码仓库、完整日志或长文档,定位具体问题。
3. 联网搜索改为按需触发
不再是自动检索,而是作为可选工具调用,通过界面开关激活。减少不必要的网络 I/O 和无关信息注入,同时也降低延迟。当需要实时数据时,你手动打开即可。
4. 多模态理解聚焦于文本提取
虽不支持端到端视觉像素理解,但对图片、PDF、Office 文档(Word/Excel/PPT)、txt 等进行了统一的文本抽取与结构化处理。本质上是将非纯文本输入转为 token 序列纳入上下文,适合处理报告、表格、合同、扫描件里的文字信息。
5. 工程基础保持不变
- 依旧无任何付费墙,API/Web 均可**
- 对话数据默认不用于训练(可设置)
- App 端支持语音输入(ASR 集成)
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总结成一句:推理链更深、上下文更长、工具调用更可控。跑代码、审方案、读长文,现在更趁手。有具体场景想测,随时试。
好
—— 来自 HUAWEI PLA-AL10, Android 12, 鹅球 v3.5.99 |
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