Tinker发布Inkling 2 Small可微调性评测
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Tinker发布Inkling 2 Small可微调性评测
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AI 综述
Thinking Machines称，其Inkling 2 Small在基于财报数据的投资分析强化学习微调任务中收敛更快、最终留出评分奖励更高，并以更低估算成本胜过GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4.1 Flash和Qwen 3.5 397B等同量级开源模型。 该评测使用Tinker Cookbook的AsyncRL与Stable Reinforce loss训练200步，Inkling结果取3个随机种子平均；成本依据Tinker的每token价格估算，并假设rollout前缀缓存命中，因此结论限于这一任务和测试设置。
AI 根据报道生成 · 56 分钟前更新
最新进展11月6日 08:14
Tinker 团队发布模型可微调性评测：Inkling 2 Small 用更少成本学到更高奖励报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- AGI HuntTinker 团队发布模型可微调性评测：Inkling 2 Small 用更少成本学到更高奖励
Tinker 团队发布模型可微调性评测，Inkling 2 Small 用更少成本获得更高奖励。它在投资分析 RL 微调中收敛更快，最终 held-out rubric reward 更高，并优于多款同量级开源模型。实验用 AsyncRL 与 Stable Reinforce loss 运行 200 步，取 3 个 seed 平均，成本按 Tinker 每 token 定价估算。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。