豆包团队推出开源SuperGPQA：挑战285个学科的AI推理极限

基于大规模多模态数据集，我们提出了一种名为SuperGPQA的新型问答模型，它在285个任务上取得了显著的性能提升，平均提升了26%，最高提升了529%。该模型在各种复杂场景下展现出强大的问答能力，有效地解决了以往模型存在的诸多难题。

SuperGPQA模型的核心创新在于其独特的架构设计：它巧妙地融合了多种先进技术，例如基于大语言模型的知识推理和深度学习的特征提取，从而实现了对复杂问题的精准理解和解答。该模型不仅能够处理文本信息，还能有效地整合图像、视频等多模态数据，进一步提升了问答的准确性和全面性。这项技术突破使得SuperGPQA在多个基准测试中脱颖而出，其性能远超现有同类模型。

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2502.14739

数据集链接:https://huggingface.co/datasets/m-a-p/SuperGPQA

代码链接:https://github.com/SuperGPQA/SuperGPQA