「非思考模型」共找到 8257 篇相关文章
刚刚，OpenAI发长篇论文：大模型幻觉的原因找到了~
OpenAI发论文揭示语言模型出现幻觉的根本原因，即训练和评估过程奖励猜测而非承认不确定性。预训练阶段就埋下幻觉种子，后训练阶段‘考试机制’强化幻觉，还给出改评分规则的解法。
清华姚班团队，开源具身智能视觉语言动作（VLA）模型工具箱，打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司，开源了基于PyTorch的视觉语言动作（VLA）模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座，解决行业研发困境，其预训练模型表现出色，还与Hugging Face合作推出评测平台。
GPT‑5深夜发布：模型之战结束，Agent之战开始！
昨晚，炒作一月的GPT - 5正式发布，标志原生Agent时代到来。体验显示其压低幻觉、提升指令遵循与推理能力。文中还对比了GPT - 5、Gemini、Claude等模型在不同场景表现，指出御三家路线分化及三条反常识判断。
将 Pod 作为 worker 而非智能体：在 Kubernetes 上重新思考 AI 智能体的部署单元
在CNCF博客文章中，Lin Sun介绍kagent项目工作，认为Pod可能是智能体执行单元，却不适合作为部署、身份标识或生命周期单元。探讨了两种智能体部署方法及利弊，还提及新部署模式影响。
o3-pro正式推出！说声“嗨”就花了80美元，思考1+1用时16分钟
OpenAI推出推理模型o3 - pro，同时o3降价80%。官方测评o3 - pro表现佳，但价格贵、响应慢。o3‘是否降智’引争议，奥特曼发小作文探讨AI对人类社会影响，还透露公开权重模型推迟。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
ICML 2025 | 给AI装上「智能升级插件」！阿里安全-清华大学D-MoLE让模型在持续学习中动态进化
近日，阿里巴巴集团安全部 - 交互内容安全团队与清华大学联合研究成果被 ICML 2025 收录。他们提出 D - MoLE 框架应对多模态大模型持续学习挑战，实验显示其性能优、训练快，还能用于提升阿里安全审核模型适应力。
最强多模态模型也拿不到30分？DeepImageSearch定义相册搜索新范式，开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式，将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench，用ImageSeeker框架评测主流模型，结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
世界模型开始做减法？LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期，Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型，降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力；清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性，给出高效替代路径。
豆包大模型2.0+Claude Skills，3步装好，终于有AI能帮我"看视频做笔记"了！火山引擎全系列可用！
传统视频总结工具只基于音频总结，内容浅显。而豆包大模型2.0是多模态原生模型，能同时处理画面和声音。只需3步安装配置，就能让它真正“看”视频，输出详细笔记。