Sakana AI最新发布的TreeQuest技术通过创新的多模型协作框架（Multi-LLM AB-MCTS），实现了比单一大型语言模型（LLM）性能提升30%的突破。该技术采用自适应分支蒙特卡洛树搜索（Adaptive Branching Monte Carlo Tree...

一项创新的推理时间扩展方法通过结合o4-mini、Gemini-2.5-Pro和DeepSeek-R1三种AI模型，在ARC-AGI-2基准测试中实现了30%的性能提升，显著优于单个模型的表现。该技术采用动态选择机制，根据问题特性自动分配最适合的...

近期发表于arXiv的研究ThinkLite-VL通过创新性地应用蒙特卡洛树搜索（MCTS）技术量化样本难度，在视觉语言模型（VLM）领域取得突破性进展。该方法仅需11,000个训练样本即可显著提升模型推理能力，且无需依赖知识蒸馏...