賬號集中管理
數(shù)據(jù)自動監(jiān)測
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任務(wù)考核排名
矩陣風(fēng)險檢測
內(nèi)容資產(chǎn)留存
看趨勢，了解品牌聲量
聽聲音，洞察用戶偏好
管聲譽，發(fā)現(xiàn)品牌正負面輿情
做對比，明確競爭優(yōu)勢
留存投放資產(chǎn)
復(fù)盤投放效果
優(yōu)化投放策略
擴寬行業(yè)視角
新榜訊 1 月 10 日，微軟亞洲研究院的全華班研究團隊重磅推出 rStar-Math 算法，此創(chuàng)新推理方法大幅提高了小型語言模型（SLMs）處理數(shù)學(xué)問題的能力。在 MATH 基準(zhǔn)測試中，rStar-Math 讓 Qwen2.5-Math-7B 模型的準(zhǔn)確率由 58.8%飆升至 90.0%，成功超越 OpenAI 的 o1-preview 模型。 據(jù)悉，該技術(shù)借助蒙特卡洛樹搜索（MCTS）模擬人類的“深度思考”，還要求模型在輸出時同步給出自然語言的推理步驟及 Python 代碼。歷經(jīng)四輪自我演進，rStar-Math 在多項基準(zhǔn)測試中收獲顯著成果，在美國數(shù)學(xué)邀請賽（AIME）中解決了 53.3%的問題，表現(xiàn)位居同類型的前 20%。 論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2501.04519
