Internthinker

使用场景在2024年9月全国高中生数学竞赛联赛中,InternThinker能够回忆知识点并逐步推理计算,形成解答。在解决类似“24点”的问题时,InternT...

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    类别:AI模型,研究工具,人工智能,通用人工智能,推理模型,自我学习,数据分析,中文精选
    官网:https://internlm-chat.intern-ai.org.cn 更新时间:2025-08-02 09:53:01
  • 使用场景

    在2024年9月全国高中生数学竞赛联赛中,InternThinker能够回忆知识点并逐步推理计算,形成解答。

    在解决类似“24点”的问题时,InternThinker展现出反思和修正能力,能够迅速调整解题路径。

    在Leetcode的新赛题中,InternThinker不仅回答问题,还进行了代码的自我检查。

    产品特色

    自主生成高智力密度数据:InternThinker能够自主生成高质量的数据,支持复杂推理任务。

    元动作思考能力:模型具备元认知能力,能够自我反思和纠正,提升问题解决效率。

    长思维能力:在处理复杂任务时,模型能够进行长链条的逻辑推理。

    多场景应用:模型在数学、代码、推理谜题等多种场景下表现出色。

    自我学习和演进:通过沙盒环境反馈,模型能够自我学习和演进,提升性能。

    高质量思维链构建:不依赖现有强推理模型,独立构建高质量思维链。

    使用教程

    1. 登录InternThinker试用平台:访问https://internlm-chat.intern-ai.org.cn并登录。

    2. 选择InternThinker模型:在平台左侧点击“InternThinker”进入模型体验界面。

    3. 输入推理任务:在交互界面输入需要模型解决的复杂推理任务或问题。

    4. 观察模型推理过程:模型将展示其思考过程,包括问题理解、知识回忆、规划、执行等元动作。

    5. 获取结果与反思:模型提供解决方案,并可能展示其自我反思和修正的过程。

    6. 反馈与迭代:用户可以根据模型的输出提供反馈,帮助模型进行自我学习和性能提升。