Sophontic：拒绝规模，用几何密度碾压大模型

Geometric Reasoning

Sophontic 正在挑战 AI 行业的规模崇拜。他们提出，推理能力不应依赖模型参数量（mass），而应源于内部几何结构（geometry）。通过直接训练模型的内部几何形态，Sophontic 实现了远超竞争对手的推理性能，其表现甚至能超越体积大 60 倍的模型。为了验证这一理念，他们摒弃了传统的评估方式，引入了基于“翻转率”（flip rate）的扰动范式。在这种测试中，如果改变支撑结论的关键事实，模型的推理结果必须随之改变，从而杜绝了模型利用表面特征进行“作弊”的可能。Sophontic 认为，真正的推理是逻辑的几何变换，而非记忆的回溯。