HelpingAI/Dhanishtha-2.0-preview-0825
Dhanishtha-2.0: World's First Intermediate Thinking AI Model What makes Dhanishtha-2.0 special? Imagine an AI that doesn't just answer your questions instantly, but actually thinks through problems step-by-step, shows its work, and can even change i...
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
#1 Repository Của Tháng
🚀 Dhanishtha-2.0: Mô hình AI đầu tiên với khả năng suy nghĩ trung gian
Dhanishtha-2.0 không chỉ trả lời câu hỏi — nó sẽ nghĹ© ra từng bước, thể hiện quá trình suy nghĹ©, và thá»· thay Ä‘ổi quan điá»·m khi nhận thấy cách tiếp cần tốt hÆ¡n.
Dhanishtha-2.0 là mô hình ngôn ngữ lá»›n trái Ä‘ất được phát triển bởi HelpingAI, xÂy dá»±ng trên nền tảng Qwen3-14B. Không giống nhÆ° các mô hình truyốn thống chỉ đưa ra câu trả lÆ¡á», Dhanishtha-2.0 sá» dụng dá»™ng quy trình suy nghĹ© Ä‘a giai Ä‘oạn: nghĹ©, cân nhắn, và tinh chá»nh lắng giải Ä‘á»ng thừi. Nhá»™m tính nÄ«ng Ä‘ột phá nà y, mô hình hỗ trợ đủ 39+ ngôn ngữ và cho phép AI nghĹ© tá»›i 50 lần trong má»™t phản hồi duy nhất mà không cần công cụ hÆ°ỡng thêm.
✨ Äiểm nổi bặt
- Suy nghĹ© trung gian: Nhiá»u khối
...xuáºt hiện trong phản hồi để minh hụa quá trình suy nghĹ© thá»±c sá»± - Tự hiÄ‘inh chỉnh: Phát hiá»‧ và sá»a chữa sai sót logic ngay trong quá trình tạo phản hồi
- Suy nghĹ© đá»™ng lằng: Chuyển đổi liên mạch giữa các giai Ä‘oạn phân tÃch, truyá»n đạt và suy ngẫm
- Lý trí cầm xúc có cấu trúc (SER): Sá» dụng khối
<ser>...</ser>để phản há»i mạnh mẽ vá» cầm xúc - Đa ngôn ngữ: Há»— trợ 39+ ngôn ngữ vá»›i khả năng chuyển ngôn ngữ tự nhiên
- Giải quyết vấn Ä‘á» phức táºp: Thấm thủ câu đố, logic Ä‘a bÆ°á»›c, và trÆ°á»ng hợp cần quay lại
💡 Vì sao đắng chú ý
Dhanishtha-2.0 không chối bái vá»i việc tạo ra câu trả lÆ¡ nhanh chóng. Thay vòo đó, nó mở ra má»™t cách tiếp cáºn má»i là "suy nghĹ© trung gian" — nghÄ©a là AI có thể dừng lại, suy ngẫm, và khá»·i đầu lắi quá trình lý trà nhiá»u lần trong má»™t câu trả lÆ¡. Äiá»u nà y giúp AI tự kiểm tra, sá»a chữa, và tinh chá»™n câu trả tốt nhất.
Phù hợp cho các bà i toán cân bằng, câu đố logic, giải thÃch giống giắc, hoác thảo luáºn triên khai Ä‘a gòc nhìn. Tuy nhiên, do là phiên bản thá» nghiên cứu, thá»i gian phản há»i có thể dài hÆ¡n, và quá trình suy nghĹ© sẽ tiếp tục phát triển.
#AI #Reasoning #IntermediateThinking #Multilingual #OpenSource #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
Whisper Whisper is a state-of-the-art model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation, proposed in the paper Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision(https://huggingface.co/papers/2212.04356) by Alec Radford et...
XLM-RoBERTa (base-sized model) XLM-RoBERTa model pre-trained on 2.5TB of filtered CommonCrawl data containing 100 languages. It was introduced in the paper Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale(https://arxiv.org/abs/1911.02116)...
Multilingual-E5-large Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 24 layers and the embedding size is...
Multilingual-E5-small Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 12 layers and the embedding size is...
Whisper Whisper is a pre-trained model for automatic speech recognition (ASR) and speech translation. Trained on 680k hours of labelled data, Whisper models demonstrate a strong ability to generalise to many datasets and domains without the need for...
Multilingual-E5-base Multilingual E5 Text Embeddings: A Technical Report(https://arxiv.org/pdf/2402.05672). Liang Wang, Nan Yang, Xiaolong Huang, Linjun Yang, Rangan Majumder, Furu Wei, arXiv 2024 This model has 12 layers and the embedding size is 7...
The embedding model trained by Jina AI. jina-embeddings-v3: Multilingual Embeddings With Task LoRA Quick Start Blog(https://jina.ai/news/jina-embeddings-v3-a-frontier-multilingual-embedding-model/parameter-dimensions) | Azure(https://azuremarketplac...
Fish Audio S2 Pro Technical Report(https://huggingface.co/papers/2603.08823) | GitHub(https://github.com/fishaudio/fish-speech) | Playground(https://fish.audio) Fish Audio S2 Pro is a leading text-to-speech (TTS) model with fine-grained inline contr...