RWKV 做 CoT 特别有优势，因为推理速度和显存占用与上下文无关。即使做几百万 token 的 CoT 也不会变慢或额外消耗显存。

RWKV 社区开发者 @Jellyfish042 训练了一个用于解决数独谜题的专用 RWKV 模型 Sudoku-RWKV ，项目的训练代码和数据制作脚本均已开源。

GitHub 仓库：https://github.com/Jellyfish042/Sudoku-RWKV

Sudoku-RWKV 使用 700k 条数独专用的 COT 数据进行训练，数据总量约 25B（250 亿） token。这些数据均使用仓库内的 generate_sudoku_data.py脚本自动生成。

100% 准确率

在 Jellyfish042 的测试中，Sudoku-RWKV 对最高 50 个空单元格的数独实现了 100% 的准确率。

高达 50 个空单元格的数独，解题难度会呈指数上升，而 RWKV 模型通过几万个 token 的 CoT 仍然可以实现近乎 100% 的解题率。

什么是数独

数独是一种逻辑游戏，玩家需要根据 9×9 盘面上的已知数字，推理出所有剩余空格的数字，并满足每一行、每一列、每一个粗线宫（3×3）内的数字均含 1-9，不重复。

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RWKV 是一种创新的深度学习网络架构，它将 Transformer 与 RNN 各自的优点相结合，同时实现高度并行化训练与高效推理。

• RWKV 中文官网（有多篇多模态论文）：https://rwkv.cn/
• RWKV-5/6（Eagle & Finch）论文： https://arxiv.org/abs/2404.05892
• RWKV-4 论文： https://arxiv.org/abs/2305.13048

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