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【第308期】（中文）M1：迈向可扩展推理计算的Mamba模型
Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：M1: Towards Scalable Test-Time Compute with Mamba Reasoning ModelsSummary
这篇研究论文介绍了一种名为 M1 的新型混合线性 RNN 推理模型，该模型基于 Mamba 架构。论文指出，传统的基于 Transformer 的大型语言模型（LLMs）在处理长序列时面临计算复杂度和内存需求的限制，而 M1 旨在解决这些挑战。作者详细阐述了 M1 的三阶段训练过程：首先通过知识蒸馏将 Transformer 模型的能力转移到 Mamba 架构，接着进行数学特定领域的监督微调（SFT），最后利用强化学习（RL）进一步提升其推理能力。实验结果表明，M1 在数学推理基准测试中表现与最先进的模型相当，同时在推理速度上实现了超过 3 倍的提升，尤其是在处理大批量和长序列时。这项工作为开发更高效、高性能的推理模型提供了一种有前景的替代方案，使其更适用于需要大量测试时计算的场景，例如自我一致性验证。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.10449
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By 任雨山Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法方向，让大家跟着AI一起进步。
今天的主题是：M1: Towards Scalable Test-Time Compute with Mamba Reasoning ModelsSummary
这篇研究论文介绍了一种名为 M1 的新型混合线性 RNN 推理模型，该模型基于 Mamba 架构。论文指出，传统的基于 Transformer 的大型语言模型（LLMs）在处理长序列时面临计算复杂度和内存需求的限制，而 M1 旨在解决这些挑战。作者详细阐述了 M1 的三阶段训练过程：首先通过知识蒸馏将 Transformer 模型的能力转移到 Mamba 架构，接着进行数学特定领域的监督微调（SFT），最后利用强化学习（RL）进一步提升其推理能力。实验结果表明，M1 在数学推理基准测试中表现与最先进的模型相当，同时在推理速度上实现了超过 3 倍的提升，尤其是在处理大批量和长序列时。这项工作为开发更高效、高性能的推理模型提供了一种有前景的替代方案，使其更适用于需要大量测试时计算的场景，例如自我一致性验证。
原文链接：https://arxiv.org/abs/2504.10449