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(1)与其它树搜索方法的比较。将 CoMCTS 与其他树搜索方法比较,表 4 显示,现有方法对搜索性能提升有限,主要因传统 MCTS 易陷入单一 MLLM 的低质量节点。CoMCTS 在搜索效果和效率上具有显著优势,得益于集体扩展机制,使推理路径搜索不仅限于单一 MLLM 推理空间,还能跨多个 MLLM 推理空间,避免了陷入单一推理空间的困境。


报道称,DeepSeek的出现也让欧洲公司意识到,开源模型或许能够为欧洲在人工智能竞争中迎头赶上美国和中国带来机会。1月30日,米斯特拉尔公司发布了名为“Mistral Small 3”的全新开源语言模型,将其定位为GPT-4o mini(OpenAI 的缩小版、更便宜的模型)的“出色开放替代品”。2月3日,20家欧洲研究机构宣布组成一个名为OpenEuroLLM的联盟,这是一项雄心勃勃的人工智能计划,旨在开发欧洲版的DeepSeek。据科技新闻网站 The Next Web 报道,这个开源项目得到了欧盟委员会的支持,预算为 5200 万欧元,可能是该委员会最大的人工智能项目。


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