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InternLM lança o modelo AutoVerifier para avaliar demonstrações matemáticas no Hugging Face

O novo modelo verifica demonstrações em linguagem natural, aponta erros e identifica o primeiro passo incorreto, ajudando a avaliar os envios ao AdvancedMathBench.

NotaOossa1 min de leitura

O Hugging Face agora hospeda o modelo AutoVerifier da InternLM, baseado na arquitetura Qwen3_5Moe. Ele recebe um problema, uma solução de referência opcional e uma demonstração candidata passo a passo; em seguida, informa se ela está correta, aponta eventuais erros e indica o índice do primeiro erro. O modelo é distribuído em 40 partes no formato safetensors, que totalizam cerca de 68 GiB, e usa o InternS1Tokenizer. Ele foi projetado para corrigir automaticamente o conjunto ProverBench do AdvancedMathBench, embora o fornecedor ressalte que o modelo ainda pode cometer erros.

É possível usar o modelo sem carregar os pesos: basta montar um prompt com o modelo proof_verifier.md fornecido e, em seguida, passá-lo ao formato de chat do tokenizer.

Por que importa

A ferramenta oferece aos pesquisadores uma maneira rápida e automatizada de avaliar demonstrações matemáticas complexas sem correção manual.

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Fontes e referências

#FonteVeículoDataPonto principal
1New model on Hugging Face: internlm/AdvancedMathBench-AutoVerifier (image-text-to-text) ↗InternLM29 de set. de 2026Organisation internlm published internlm/AdvancedMathBench-AutoVerifier.

1 fontes

Última atualização: ·Markdown·llms.txt