蒸留ボトルネックを広げる試み：Marco-o1 v2（Marco-o1 v2: Towards Widening The Distillation Bottleneck for Reasoning Models）

田中専務

拓海先生、最近若手が社内で『大規模推論モデル（LRMs）って凄いんですよ』と騒いでまして、でもうちみたいな中小のモデルに持ってくるときの課題がよく分かりません。要するに何が問題なんですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大雑把に言うと、大きなモデルの

• 論文研究

二部符号型MDLにおける正則化経路に沿った過学習の定量化（Quantifying Overfitting Along the Regularization Path for Two-Part-Code MDL in Supervised Cl... 前の記事 自己適応ガンマ文脈対応SSMベース金属欠陥検出モデル（Self-Adaptive Gamma Context-Aware SSM-based Model for Metal Defect Detection） 次の記事

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