北大与三星提出实时推理基准及TORSI方法
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北大与三星提出实时推理基准及TORSI方法
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AI 综述
北京大学与三星的论文提出实时推理基准 RealtimeBench 和离线指导方法 TORSI：让慢推理模型在局间研究快模型的失败并写出指令，供快模型在实时游戏中执行。 论文称，经过两轮指导，Jev 平均分从 13.51 升至 24.19，6 类游戏全部提升。
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最新进展10月17日 03:13
北大三星论文：慢推理模型离线教练快模型报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月17日
- Rohan Paul北大三星论文：慢推理模型离线教练快模型
北京大学与三星的论文提出 TORSI，让慢推理模型在局间研究快模型的失败并写出指令，供快模型在实时游戏中执行，两轮后 Jev 平均分从 13.51 升至 24.19，6 类游戏全部提升。
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