家美団（Meituan）が560億パラメータの「LongCat」を発表、オープンソースの数学的推論分野で新たなベンチマークを確立
大規模言語モデルが専門分野へと拡大する中、美団（Meituan）は、学界と産業界の両方から注目を集める画期的なソリューションを提供しました。
3月21日、美団は、大規模な数学的推論モデル「LongCat-Flash-Prover」を正式にリリースした。5,677億のパラメータを誇るこの強力なシステムは、先進的なMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しており、極めて複雑な形式的な数学的証明に対処するために特別に最適化されている。
論理推論を評価するトップクラスのベンチマークにおいて、「LongCat-Flash-Prover」は卓越した性能を発揮しました：
記録的な性能：MiniF2F-Testにおいて、わずか72回の推論試行で97.1％という驚異的なスコアを達成しました。
難問の克服：PutnamBenchデータセットの課題の41.5％を成功裏に解決しました。これら両方の結果が、世界的な最先端（SOTA）の新記録を樹立しました。
大規模モデルに数学者並みの精度を持たせるため、Meituanはいくつかの重要な技術的革新を導入しました：
「幻覚」の低減：抽象構文木（AST）に基づく多段階の検証プロセスを導入し、Lean4形式言語を統合することで、AIの推論における論理的誤りや「幻覚」を効果的に最小限に抑えました。
高度な学習手法：MoEモデルにおける長期タスクでしばしば見られる不安定性に対処するため、美団は独自のHisPOアルゴリズムを導入しました。定理の一貫性チェックと組み合わせることで、このアプローチは強化学習中の報酬ハックを防止します。
最適化されたアーキテクチャ：総パラメータ数5,600億を誇るこのモデルは、深い知識ベースを維持しつつ、MoE 構造によって効率的かつ柔軟な推論を実現しています。
美団は、このモデルとそのソースコードをGitHubおよびHugging Face上で完全にオープンソース化しました。
LongCat-Flash-Proverのリリースに伴い
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