今天看到一篇论文，有点意思！最近AI模型都在卷谁更大，但很多场景其实更看重推理能力而不是死记硬背的知识。所以有人搞了套叫OCC的小模型家族，专门针对任务设计。其中一个变体OCC-RAG，专注做忠实问答——就是只根据给定的上下文回答问题，不靠记忆瞎编。

他们还弄了个新方法，合成超过三百万个例子的数据，专门教模型多跳推理、严格引用上下文。发布了0.6B和1.7B两个版本，模型输出会有推理过程和原始引用。实验说，这些小模型能匹配甚至超过比它们大2到6倍的通用模型，在多个问答测试上。小模型也能这么猛？有点兴奋！

论文链接：http://t.cn/AXXxhAgc

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