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1. 引言

我们推出DeepWism® R2（Research & Report），这是一款基于智能体框架的革命性新一代人工智能系统——薄-厚-薄人群熵动力学系统（T3CEDS），它将熵减作为人群智慧的根本机制。这标志着人工智能研究范式的转变，从传统的基于注意力的机制转向以熵管理为核心的设计原则。 DeepWism® R2创新的架构由三个既独立又相互关联的层次组成：

薄感知层： 高效地捕捉高维输入，同时保留关键信息并降低输入熵

厚处理层： 利用人群智慧机制，通过结构化推理、协作处理和深度排序主动降低熵

薄决策层： 将复杂表示提炼为连贯的输出，进一步降低熵，从而促进清晰、可操作的决策

DeepWism® R2在人类终极考试（HLE）中取得了27.5%的准确率，超越了OpenAI DeepResearch的26.6%，创造了新的最先进水平。此外，它在xbench-ScienceQA上以**70.0%领先，在xbench-DeepSearch上以64.0%**领先，表现优于所有其他模型。

这些结果展示了其在以下方面的卓越能力：

复杂问题解决：通过熵减机制增强推理能力

不确定性管理：有效处理高熵场景

多领域泛化：在科学、深度检索和逻辑等不同问题领域表现出色

AI可解释性：通过熵动态实现透明的决策过程

2. 总结

革命性架构：薄-厚-薄人群熵动力学系统

• 以熵为中心的设计：与传统基于注意力的模型不同，DeepWism® R2从根本上围绕熵减原则设计。这一范式转变使其能够更有效地处理复杂的、充满不确定性的问题空间，而这些正是传统人工智能系统所面临的挑战。

• 人群智慧的整合：厚处理层实现了复杂的人群智慧机制，利用集体推理模式，通过协作处理和结构化分析系统地降低熵。

• T3CEDS框架：三层架构优化了从高熵输入到低熵可操作输出的信息流动，在每个阶段确保最大的连贯性和决策清晰度。

卓越性能：最先进的成果

• 人类终极考试的领先地位：在HLE上达到27.5%的准确率，DeepWism® R2为复杂推理任务设定了新的基准，表现出优于包括OpenAI DeepResearch、Gemini 2.5和Claude 3.7 Sonnet在内的领先模型。

• 多项基准测试的主导地位：在AIME2025（93.3%）、GPQA-Diamond（88.0%）、MMLU（86.0%）和SWE-bench Verified（72.0%）等多个评估指标上持续表现出色，展现了强大的泛化能力。

• 开放研究承诺：DeepWism® R2框架将完全开源，并向认证用户提供全球API访问权限，以促进基于熵的人工智能研究的协作发展。

3. 评估结果

全面的基准测试表现 DeepWism® R2在多个具有挑战性的基准测试中表现出色，在复杂推理和问题解决任务中创造了新的最先进水平。

模型	xbench-ScienceQA	xbench-DeepSearch	HLE	AIME2025	GPQA-Diamond	MMLU	SWE-bench Verified
DeepWism® R2	70.0	64.0	27.5	93.3	88.0	86.0	72.0
o3-high	60.8	65.0	20.3	–	–	–	–
o3-pro	59.6	–	–	–	–	–	–
Doubao-Seed-1.6	56.6	50.0	–	–	–	–	–
OpenAI DeepResearch	–	–	26.6	–	–	–	–
Gemini 2.5 Pro	59.4	50.0	21.6	88.0	86.4	84.5	67.2
o4 mini	50.4	60.0	18.1	92.7	81.4	82.0	68.1
Claude 4 Opus	–	–	10.7	90.0	83.3	80.7	79.4
DeepSeek-R1-0528	54.6	–	14.0	87.5	81.0	84.0	57.6

🔑 核心性能亮点

• 🏆 人类终极考试 (HLE)：27.5% 准确率，超越包括 OpenAI DeepResearch 在内的所有现有模型
• 🧪 xbench-ScienceQA：70.0% 准确率，领跑所有复杂科学问答任务的模型
• 🔍 xbench-DeepSearch：64.0% 准确率，展现出顶尖的深度检索与推理能力
• 📊 AIME2025：93.3% 准确率，彰显卓越的数学推理能力
• 🔬 GPQA-Diamond：88.0% 准确率，表明在研究生级别科学问题上的优异表现
• 📚 MMLU：86.0% 准确率，反映强大的多领域知识理解能力
• 💻 SWE-bench 验证：72.0% 准确率，证明高效的软件工程问题解决能力

4. 聊天网站

通过我们的互动平台体验 DeepWism® R2 的革命性能力：

🌐 聊天界面：i.deepwism.com

• 与 DeepWism® R2 实时交互
• 理性过程中的熵值可视化
• 多领域问题解决能力

5. 联系方式

如有疑问、合作或技术支持需求，请联系我们：r2@deepwism.com

官网：www.deepwism.com

GitHub 问题：提交 bug 或请求功能 Twitter：@DeepWism

DeepWism-R2 快速上手指南

DeepWism® R2 是一款基于“薄 - 厚 - 薄群体熵动力学系统（T3CEDS）”架构的下一代 AI 系统。它通过熵减机制而非传统的注意力机制来处理复杂推理任务，在 Humanity's Last Exam (HLE)、科学问答及深度搜索等基准测试中取得了业界领先的性能。

注意：根据官方 README，DeepWism® R2 目前主要通过 Web 交互平台提供服务，并计划开放全球 API 访问。以下指南侧重于环境准备与通过官方接口进行快速体验。

1. 环境准备

由于核心模型主要通过云端服务运行，本地无需配置庞大的深度学习环境（如 CUDA、PyTorch 等），仅需具备基础的网络开发环境即可。

• 操作系统：Windows / macOS / Linux
• 网络要求：需能够访问 i.deepwism.com 及相关 API 端点（国内用户如遇连接问题，建议检查网络代理配置）。
• 前置依赖：
  • Python 3.8+（用于调用 API 或脚本测试）
  • requests 库（用于发送 HTTP 请求）
  • 现代浏览器（Chrome, Edge, Firefox 等，用于网页交互）

安装 Python 依赖：

pip install requests

2. 安装与接入步骤

DeepWism-R2 采用 SaaS（软件即服务）模式，无需下载模型权重文件。接入方式分为网页直接使用和API 集成两种。

方式一：网页直接使用（推荐新手）

无需安装，直接访问官方交互平台即可体验熵减推理过程。

1. 访问官方聊天界面：https://i.deepwism.com
2. 注册/登录账号以获取认证权限。
3. 直接在对话框输入复杂科学问题、逻辑推理题或代码工程问题。

方式二：API 集成（开发者）

当官方全面开放 API 后，可通过标准 HTTP 请求调用。以下是基于 Python 的标准调用模板（需替换为实际获取的 API Key）：

import requests

# 配置 API 端点和密钥
API_URL = "https://api.deepwism.com/v1/chat/completions"  # 示例端点，具体以官方文档为准
API_KEY = "YOUR_DEEPWISM_API_KEY"  # 请在官网控制台获取

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
    "Content-Type": "application/json"
}

payload = {
    "model": "deepwism-r2",
    "messages": [
        {"role": "system", "content": "You are DeepWism R2, an entropy-reduction based AI."},
        {"role": "user", "content": "请解释量子纠缠中的熵减机制。"}
    ],
    "temperature": 0.7
}

response = requests.post(API_URL, json=payload, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    print(response.json()['choices'][0]['message']['content'])
else:
    print(f"Error: {response.status_code} - {response.text}")

3. 基本使用示例

DeepWism-R2 擅长处理高熵（高不确定性）场景下的复杂问题。以下是三个典型的使用场景示例：

场景 A：复杂科学推理 (ScienceQA)

利用其“厚处理层”的群体智能机制解决高阶科学问题。

输入提示词：

在广义相对论框架下，如果两个黑洞合并，事件视界面积的增加如何体现热力学第二定律中的熵增原理？请结合霍金辐射理论进行推导。

场景 B：深度信息检索 (DeepSearch)

测试其在多源信息中的检索与去噪能力。

输入提示词：

检索并总结 2024 年至 2025 年间关于“群体智能熵减算法”在金融风控领域的最新应用案例，对比传统注意力机制模型的优劣。

场景 C：软件工程问题 (SWE-bench)

验证其代码生成与逻辑修复能力。

输入提示词：

我有一个 Python 异步爬虫程序，在高并发下出现了死锁问题。代码如下：[粘贴代码]。请分析其中的熵增节点（不确定性来源），并重写代码以实现更稳定的状态收敛。

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技术支持与反馈

• 官方网站：www.deepwism.com
• 联系邮箱：r2@deepwism.com
• 项目 Issues：请在 GitHub 仓库提交 Bug 或功能请求