新型AI使用全新的推理方法——研究人员表示,其运行成本比领先的OpenAI模型低多达11倍
摘要
来自Pathway的一个新AI模型使用非语言推理,将成本降低多达11倍,与领先的OpenAI模型相比,这在arXiv上的一篇研究论文中有详细说明。
暂无内容
查看缓存全文
缓存时间: 2026/09/01 12:54
# 新型人工智能采用全新推理方法——研究人员称其运行成本比...
来源:https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/new-kind-of-ai-uses-a-fresh-approach-to-reasoning-researchers-say-it-costs-up-to-11-times-less-to-run-than-a-leading-openai-model
一种新的人工智能(https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/what-is-artificial-intelligence-ai)模型采用了全新的AI认知方法,显著降低了请求处理成本。这表明,非言语推理可能是机器发展类人智能的下一步关键。
在8月10日发表于预印本服务器arXiv (https://arxiv.org/pdf/2608.09888) 的研究论文中,AI公司Pathway的科学家详细阐述了其新型BDH-CQ模型的技术基础。此前,该公司在2025年曾推出名为“小龙”(https://www.livescience.com/technology/artificial-intelligence/new-dragon-hatchling-ai-architecture-modeled-after-the-human-brain-could-be-a-key-step-toward-agi-researchers-claim)的原型模型,该模型旨在精准模拟人脑神经元在学习过程中的连接与强化机制。
将最引人入胜的科学发现直接送达您的收件箱。
相似文章
每美元智能是新的扩展定律:一个小型推理模型在Arc-AGI 1上突破现有成本-精度帕累托前沿
Chart Pathway的BDH-CQ,一个150M参数的推理模型,在ARC-AGI-1上达到了29.5%的准确率,每任务成本远低于像GPT-5.6 Luna这样的大型模型,展示了成本-精度权衡的改进。
据报道,OpenAI找到了将推理成本减半的方法
据报道,OpenAI开发了一种将AI推理成本减半的方法,这可能对部署大型语言模型的经济性产生重大影响。
@rohanpaul_ai: 如果你能支付一次推理成本,然后将模型所学用于未来的任务?新的微软论文…
微软的一篇论文提出了一种方法,用过去代理运行中蒸馏的技能来替代昂贵的测试时推理,在某些基准测试中表现出竞争力,同时减少了输出令牌的使用。
Pathway是否刚刚揭示了Andrew Curran预测的架构突破?其150M模型树立了ARC-AGI-1成本效率新前沿
Pathway的150M参数BDH-CQ模型在ARC-AGI-1上达到29.5%的准确率,每个任务成本仅为0.0007美元,创下新低,采用循环记忆和潜在推理,而非长token链。该架构或许正是Andrew Curran预告的突破,OpenAI研究员Lukasz Kaiser担任投资者和顾问。
@cerebras: https://x.com/cerebras/status/2067357992929153268
关于AI推理模型的经济性和性能影响的分析,表明启用推理可以将准确率提高10-20%,但消耗的token数量增加5-10倍,并讨论了不同的推理类型及其应用。