STARM превосходит GPT 5.6 Sol в задачах поиска пути
С@oulenspiegel_channelAI-инженер
1 недСравнение способностей модели STARM и GPT 5.6 Sol в решении задач поиска пути в лабиринте. STARM демонстрирует преимущество в e2e-решении.
Новые архитектуры нейросетей могут эффективнее справляться с логическими задачами, чем текущие топовые модели.
- STARM показывает лучшие результаты в задачах на пространственное мышление и поиск пути.
- Метод end-to-end решения позволяет обходиться без написания вспомогательного кода.
- Традиционные LLM могут испытывать трудности с задачами, требующими точного планирования в лабиринтах.
GPT 5.6 Sol и поиск пути в лабиринте. Большой топовой модели даже в режиме ризонинга найти решение не под силу. А STARM справляется с этим, причём всё решение e2e находит нейронка, без генерации кода и сложных харнесов.
Первая картинка — задача, вторая — решение STARM, третья — решение от ChatGPT
Кратко (AI)
Автор сравнивает возможности модели STARM и GPT 5.6 Sol в решении задач на поиск пути в лабиринте. Утверждается, что STARM справляется с задачей end-to-end без генерации кода, в то время как GPT 5.6 Sol даже в режиме рассуждений (reasoning) не находит верного решения.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖