技術 [Day 23]為何LLM每次的回答都不一樣？淺談DeepSeek模型與Self-Consistency實戰應用

我們要如何利用「每次 LLM 的回覆都不一樣」這個現象，來增加產生正確答案的機率呢？今天會帶大家實際應用 self-consistency 到賽題中，並透過設計...

技術 [Day 22] 9.11>9.9?! 當今的大語言模型能否破解困難的奧數問題？Coding能力好數學就會比較好嗎？

以前，來自世界各地的高中生每年都會參加國際數學奧林匹克競賽（IMO），解決代數、幾何和數論等領域的六個極具挑戰性的問題。今年4月，一項全新的競賽——AI數學奧...

技術 [Day24]Try and Error! 淺談整合 Tool-Integrated Reasoning 和 Code Debugging 能力的 Decode 策略

第一名由 Numina 和 Hugging Face 的大佬們合作拿下，解決了private test set 中的 29/50 個問題，最終喜提美金 $131...

技術 [Day25]誰說打kaggle比賽一定要訓練模型？從第三名的解法看 Self-Consistency + Code Reasoning 之外的比賽工程技巧

前言 昨天我們介紹了第一名的作法，雖然很精彩，但是他們在前期的兩階段訓練中（可能也是最重要的一部分）耗費了對個人參賽者（非實驗室）來說巨大的算力(八張 H100...