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1月15日，上海人工智能实验室对书生大模型进行重要版本升级，书生·浦语3.0（InternLM3）通过精炼数据框架，大幅提升了数据效率，并实现思维密度的跃升。 仅使用4T训练数据的InternLM3-8B-Instruct，其综合性能超过了同量级开源模型，节约训练成本75%以上； 同时， InternLM3 首次在通用模型中实现了常规对话与深度思考能力融合，可应对更多 真实使用场景。 体验页面： https://internlm-chat.intern-ai.org.cn GitHub链接 ： https://github.com/InternLM/InternLM 模型链接： https://www.modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm3-8b-instruct 01 模型介绍 研究 团队提出大规模数据精炼框架，大幅提高了训练数据的质量， 在具体实践中， xia 。 通过构建数据“思维密度”杠杆，撬动模型性能提升，为突破Scaling Law带来了新的研究范式。 通过数据精炼框架，研究团队使 InternLM3 大幅提升了
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