只花9美元，推理能力暴涨20%！小模型Tina震撼登场，成本缩减260倍

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机器之心报道 编辑：刘欣 在人工智能领域，语言模型的发展日新月异，推理能力作为语言模型的核心竞争力之一，一直是研究的焦点，许多的 AI 前沿人才对 AI 推理的效率进行研究。 高昂的计算成本和复杂的硬件需求一直是制约 AI 推理技术广泛应用的瓶颈。 你是否想过，如何在资源有限的情况下，让语言模型拥有强大的推理能力呢？ 近日，南加州大学的团队发表了一篇名为 「 Tina: Tiny Reasoning Models via LoRA 」的论文，给出了令人眼前一亮的答案。 SophontAI 的 CEO Tanishq Abraham 博士还在 X 上转推了这篇论文。 Notion 博客: https://shangshangwang.notion.site/tina  代码仓库: https://github.com/shangshang-wang/Tina  训练日志: https://wandb.ai/upup-ashton-wang-usc/Tina  模型权重及检查点: https://huggingface.co/Tina-Yi 论文地址： https://arxiv.org/abs/2504.15777 团队将「小型」 模型架构以及通过 ………………………………