#qwq32b — Public Fediverse posts on home.social

AI Daily Post @[email protected] · 2026-02-08 · 10:39 UTC

New research shows DeepSeek-R1 and QwQ-3 develop distinct personalities that boost chain-of-thought reasoning, hinting at a future where societies of thought among LLMs improve problem solving. Open-source enthusiasts, see how personality diversity reshapes AI reasoning! #DeepSeekR1 #QwQ32B #ChainOfThought #PersonalityDiversity

🔗 https://aidailypost.com/news/deepseekr1-qwq3-exhibit-competing-personalities-that-improve-reasoning

#deepseekr1 #qwq32b #chainofthought #personalitydiversity

Habr @[email protected] · 2026-01-22 · 09:42 UTC

Общество мыслей: совещание внутри LLM

DeepSeek-R1, QwQ-32B и OpenAI o1 показывают результаты, которые невозможно объяснить просто "более длинными рассуждениями". Исследователи из Google Research и University of Chicago обнаружили нечто неожиданное: внутри reasoning-моделей происходит не монолог, а настоящее совещание — симуляция многоперспективного диалога с конфликтами, дебатами и примирением. В статье разбираем: • Почему Chain-of-Thought недостаточен для сложных задач • Что такое Society of Thought и как модели воспроизводят коллективный интеллект • Четыре ключевых паттерна conversational dynamics (вопросы, смена перспектив, конфликт, примирение) • 12 социо-эмоциональных ролей по Bales' IPA, которые возникают в рассуждениях моделей • Diversity (разнообразие) перспектив и почему разнообразие точек зрения критично для accuracy (точности) • Результаты экспериментов: activation steering, RL-обучение и transfer effects Основной вывод: reasoning-модели спонтанно научились имитировать то, что философы и психологи описывали как природу мышления — внутренний диалог между разными голосами. И это работает лучше, чем линейное рассуждение.

https://habr.com/ru/articles/987758/

#LLM #reasoning #ChainofThought #DeepSeekR1 #QwQ32B #OpenAI_o1 #искусственный_интеллект #машинное_обучение #Society_of_Thought