CoreThink est une couche d'inférence de pointe basée sur une nouvelle méthode d'inférence appelée General Symbolics. Elle se distingue des paradigmes d'inférence existants tels que la mise à l'échelle en temps de test, le réglage fin supervisé (SFT) et l'apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables (RLVR). Le CoreThink General Symbolic Reasoner (GSR) s'articule autour de trois cas d'utilisation clés : l'invocation d'outils, la génération de code et la planification. Il affiche des performances exceptionnelles sur sept benchmarks dans chaque domaine. Plus précisément, il a obtenu des scores de performance de pointe (SOTA) de 66,66 % sur Livecodebench v6, 89 % sur Instruction-Following Evals et 24,4 % sur ARC-AGI-2. De plus, nous présentons un IDE de codage d'agents développé selon les principes de General Symbolics, atteignant une précision de pointe de 62,3 % sur SWE-Bench Lite. Cette amélioration des performances a été obtenue sans frais de réglage fin ni de formation. La couche d'inférence CoreThink est conçue pour offrir des gains de performance purs, garantissant que la précision des tâches d'inférence du modèle ne se dégrade jamais. Les auteurs affirment que les méthodes existantes entraîneront à terme une baisse des performances du LLM, nécessitant le développement de nouvelles techniques d'inférence. Ce rapport technique détaille l'approche CoreThink à un niveau élevé et la disponibilité des modèles CoreThink pour les cas d'utilisation intensifs en inférence.
