人工知能の大幅な進歩にもかかわらず、現在のモデルは高度な推論において顕著な課題に直面し続けています。 GPT-4 などの洗練された大規模言語モデルを含む現代のモデルは、複雑な数学的問題、複雑なコーディング タスク、微妙な論理的推論を効果的に管理するのに苦労することがよくあります。これらのモデルは、トレーニング データを超えて一般化することに限界があり、抽象的な問題を処理するために広範なタスク固有の情報が必要になることがよくあります。このような欠陥は、特殊な状況で人間レベルの推論を達成できる AI システムの開発を妨げ、その結果、重要な領域で人間の能力を真に強化する広範な適用性や能力が制限されます。これらの永続的な問題に対処するために、アリババの Qwen チームは
