主要观点总结
本文介绍了上海人工智能实验室发布的书生·浦语3.0大模型，该模型通过“通专融合”技术路径实现了通用人工智能，在数据精炼框架上提升了数据效率，实现了思维密度的跃升。书生·浦语3.0具备常规对话和深度思考的能力融合，可以应对更多真实使用场景。此外，该模型还具有开源特性，可以与产业界和开发者便捷实现模型的训练、部署与应用。
关键观点总结
关键观点1: 书生·浦语3.0大模型通过“通专融合”技术路径实现通用人工智能。
该模型是业内对于通用人工智能实现的一种新的尝试，旨在同步提升深度推理与专业泛化能力。
关键观点2: 书生·浦语3.0通过数据精炼框架提升了数据效率。
该框架包括数据处理智能化和高价值数据合成两个核心要素，使得模型能够用更少的预训练数据达到良好的性能。
关键观点3: 书生·浦语3.0实现了深度思考与常规对话的融合。
该模型能够在通用场景中实现深度思考，一个模型就能应对更多真实使用场景，这是业内的创新突破。
关键观点4: 书生·浦语3.0积极参与开源社区合作，推动AI生态繁荣。
上海AI实验室通过推出开源基座模型、全栈开源工具链等形式，与产业界及开发者合作，共同促进AI领域的发展。
文章预览
“尺度定律”之下，大模型除了要突破算力瓶颈，亦面临高质量数据即将“见底”难题。如何通过“通专融合”技术路径实现通用人工智能，正日益成为业内共识。 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，书生·浦语3.0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（点击文末阅读原文直达） GitHub链接： https://github.com/InternLM/InternLM HuggingFace链接： https://huggingface.co/internlm ModelScope链接： https://www.modelscope.cn/models/Shanghai_AI_Laboratory/internlm3-8b-instruct 高思维密度
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