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进一步分析发现，Smaller models seem to be more complex. The encoding, reasoning, and decoding functions are more entangled, spread across the entire stack. I never found a single area of duplication that generalised across tasks, although clearly it was possible to boost one ‘talent’ at the expense of another. But as models get larger, the functional anatomy becomes more separated. The bigger models have more ‘space’ to develop generalised ‘thinking’ circuits, which may be why my method worked so dramatically on a 72B model. There’s a critical mass of parameters below which the ‘reasoning cortex’ hasn’t fully differentiated from the rest of the brain.
展望未来，蚂蚁的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。