#задачи рассуждения

Исследователи NVIDIA разработали Dynamic Memory Sparsification (DMS) — метод сжатия KV кеша в трансформерах в 8 раз, который улучшает производительность инференса без снижения точности.

Microsoft представила семейство моделей Phi-4-Reasoning с 14 миллиардами параметров, оптимизированных для сложных задач рассуждения. Эти модели показывают конкурентоспособные результаты в математике, планировании и программировании с открытым доступом и прозрачными методами обучения.