同事们在午餐间讨论时，总有一个话题逃不过：AI的进展。

今天，大家聊到了一个新的科学研究，叉子在盘子上划动，菜肴的香味和研究的细节充斥在整个餐桌上。

“听说香港科技大学团队开发了一个仅需7B的小模型，但它居然能和DeepSeek-R1媲美。”John停下了手中的食物，充满疑惑地问大家：“这真可能吗？7B的模型对标671B？是不是有点夸张了？”

大家不禁开始回想起几年前，DeepSeek-R1的出现引发了业界热议。

许多专家认为，形式化验证是计算机科学的核心问题，一直以来，大多数学推理模型都集中在单一任务。

多语言、多场景的深度探索几乎还是空白。

而这次，香港科技大学牵头的研究团队正是看到了这点，通过对形式化验证任务的分层拆解，革新了验证流程。

这种任务分解，简单点说，就是将非形式化的自然语言需求转换为可验证的形式化证明。

比如从一句日常对白：“这个程序应该确保所有用户数据都安全”，演变成由形式化语言编写的证据。

如果你以前觉得编程困难，那么形式化验证听起来更像是宇宙飞船的制造过程，但这一创新的分层方式，让复杂的事情看起来不那么可怕。

John依然半信半疑：“7B模型真的能和DeepSeek-R1媲美吗？”其实，这不仅仅是香港科技大学的团队在说，而是他们通过实际操作证明了这一点。

研究团队发现，这个7B的小模型在形式化任务上的表现几乎与大体量的DeepSeek-R1不相上下。

两个模型在形式化细分任务上的能力对比显示，小模型的表现也令人惊讶。

其中有个细节特别有趣，发现较大规模模型并不一定总是占优。

70B的模型在某些填空任务上的准确率甚至不及8B模型的一半。

这反而验证了“小而美”的道理，在某些特定任务上，小模型可能会更加精准有效。

“你们知道他们是怎么做到的吗？”同事Alice插了一句，她刚读完这篇论文。

研究团队利用了包含14k训练数据和4k测试数据的高质量数据集，经过微调的模型在形式化验证的准确率上有了显著提升。

数据准备听起来平淡无奇，但这个过程至关重要。

简单说，他们从Github收集了五种形式化语言的数据，经过清洗整理之后，才得以训练微调这个高效的小模型。

这个高效的数据准备过程就像是为跑步者量身定制了一双轻便舒适的鞋子，最终保证他们能在跑道上发挥出最好的状态。

不仅如此，研究团队发现，通过这些数据的微调，这个模型在数学、推理和编程任务上也有了额外的能力提升。

那次午餐讨论时，Alice分享了一个统计数据：“微调后的模型在数学推理任务上的平均性能提升达到了1.37%至5.15%。”

这不只是空谈，实际数据让人眼前一亮。

通过形式化验证能力训练，模型习得了推理、数学等‘元能力’。

这不仅让我们看到形式化验证的巨大潜力，同时也为未来探索更多应用提供了启发。

随着午餐时间的结束，我们的讨论也逐渐回归到日常工作中。

但对于John来说，一个7B小模型竟能和671B的DeepSeek-R1相媲美，并且还全面开源，不再是一个遥远的神话。

这一天的谈话不仅激起了我们对科技未来的憧憬，更引发了对科学创新的深刻思考。

科技的进步，总是充满惊喜和未知。

我们不禁期待，有更多像香港科技大学这样勇于突破传统的研究团队，让我们在生活的每个角落，都能感受到科技的温度和力量。

今天的午餐不仅是一次普通的饭局，更像是一场对话，让我们向往更美好的明天。

未来正慢慢到来，而我们，正好赶上。

本文希望能唤起读者对科技创新的好奇和思考，以简洁和自然的语言呈现复杂的科学话题。

在未来进一步探索形式化验证时，我们期待更多精彩的发现。