新闻资讯8

Thinking Machines Lab揭秘LLM推理不确定性真相

机器之心2025-09-11

AI 摘要

Thinking Machines Lab文章指出，大语言模型推理不确定性并非因“并发+浮点”，真正元凶是缺乏批次不变性。作者介绍使核具有批次不变性的方法，实验证明启用相关核函数能实现确定性结果，还可实现真正的在策略强化学习。

关注公众号

扫码关注
第一时间收到每日精选

公众号专辑

阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。

过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。

近期，DeepSeek上调API价格，V4 Pro等型号涨幅明显；而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%，Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变，受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。

macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。