强推理模型书生InternThinker：AI推理能力的新标杆

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书生InternThinker：AI推理能力的新标杆

近年来，人工智能领域在推理能力方面取得了显著进展，而上海AI实验室推出的强推理模型书生InternThinker无疑是这一领域的佼佼者。该模型不仅能够解决复杂的数学问题、编程任务和推理谜题，还具备长思维能力和自我反思机制，成为AI推理能力的新标杆。

长思维与自我反思：AI推理的核心突破

书生InternThinker的最大亮点在于其长思维能力和自我反思机制。在面对复杂任务时，模型能够动态选择“元动作”，如问题理解、知识回忆、规划、执行、反思和总结，从而以更接近人类思维的方式解决问题。例如，在解答数学题时，InternThinker会先列出相关知识点，逐步推理计算，并在过程中不断检查是否存在冲突。这种自我反思和纠正的能力，使其在复杂推理任务中表现出色。

在代码编程方面，InternThinker同样展现了强大的能力。在解答LeetCode中等难度题目时，模型不仅分步写出解决思路，还在编写完代码后对整体逻辑和边界条件进行检查，最终提交的代码顺利通过测试。这种高效且精准的推理能力，赢得了国内外用户的广泛赞誉。

通专融合：数据与模型的协同增强

书生InternThinker的成功离不开其独创的“通专融合”技术路线。通过通用模型和专业模型的协作，模型能够获取高质量的思维链数据并进行蒸馏，从而显著提升推理能力。研发团队设计了多种协作流程，例如由专家模型搜索出复杂任务的解决轨迹，再由通用模型进行觉察、分析和改造，最终产出用于训练的高密度数据。这种模型与数据的交替迭代，实现了协同增强的效果。

此外，团队还构建了大规模的沙盒环境，为可形式化验证的推理任务提供反馈信号。通过自动化专家模型和人机协同策略生成等方法，InternThinker能够获得精准的反馈信号，进一步提升其解决专业任务的能力。

实际应用：从数学到推理谜题的全面覆盖

书生InternThinker在多种复杂推理任务中展现了卓越的表现。例如，在解答2024年第65届IMO国家集训队试题时，模型能够逐步推理并得出正确答案，解题方式与人类非常接近。在数字游戏“24点”中，InternThinker先列出相关计算方法，然后根据最可能成功的思路进行尝试，并在失败时及时反思和重新尝试。

此外，模型在解决抽象推理问题时也表现出色。例如，在回答“1天24小时之内时针和分针有多少次处于相对位置”的问题时，InternThinker通过分析时钟角度和时针的对应关系，得出了正确的公式规律。