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田老师认为，AI已经在图像分类、阅读理解、视觉推理、语言理解等方面超过人类，下一步攻坚目标是需要复杂逻辑推理的数学与编程，善于推理的AI技术有可能在2年内取得突破。

全球AI要闻， Mistral联手Mamba开源首款代码模型。

7月17日，Mistral发布了两款小模型，Mathstral 7B和Codestral Mamba 7B，都是70亿参数量。Mathstral7B针对STEM学科的数学分析，上下文窗口为32k，Codestral Mamba 7B是使用Mamba架构的代码模型。值得关注的是，代码模型是首批采用Mamba 2架构的开源模型之一。实测7B性能接近22BTransformer架构，最多256k token上下文长度，都可以调用官方发布的Mistral-finetune和Mistral Inference两个开源SDK，使用或微调模型。

亮点1，Mathstral模型专为解决需要复杂、多步骤推理的高级数学问题，与战略合作伙伴共同研发，上周刚在Kaggle第一届AI奥数竞赛中得到冠军宝座的Numina。它可以正确回答“9.11和9.9哪个更大？”等难倒一众大模型的问题，答案是整数、小数分开比较，思维链非常清晰。

亮点2，官方博客透露，Mathstral模型似乎牺牲了一些推理速度以换取模型性能，但基准测试中，Mathstral打败了Llama 3 8B、Gemma29B，在AMC 2023、AIME 2024这类数学竞赛题上达到了SOTA。

亮点3，代码模型研发过程中，得到了Mamba原作者Albert Gu和TriDao的帮助，Codestral Mamba基本达到Code Llama 34B相匹配的效果，在其中6个测试上实现了性能超越。

亮点4，不到两个月前，Mistral刚发布了代码模型Codestral 22B新模型，研发速度几乎按月迭代了。

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