Intern-S2-Mobius 解耦知识推理，数据效率大增
jiqizhixin · x · 2026-08-16
上海 AI Lab 提出 Intern-S2-Mobius 架构，通过将“知识”存储在共享 Memory 中，由独立“Reasoners”负责逻辑推理，实现知识与推理的解耦。
核心成果：
- 数据效率： 7B 模型在仅使用 62.6% 训练数据的情况下，性能匹配标准 Transformer。
- 推理加速： 基于 Qwen2.5 的更大版本不仅保持性能，推理速度提升近 4 倍。
- 架构优势： 模块化设计让知识更新与逻辑进化互不干扰，支持无缝协作。
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