「推理数据生成」共找到 5755 篇相关文章
The Batch: 879 | 谷歌必须与 AI 竞争对手共享数据
一家联邦法院裁定，谷歌须将当前搜索索引交给美国本土AI及搜索引擎对手，以打破其在网页搜索的垄断，但未采纳拆分公司请求。谷歌按条件共享数据，在其他业务仍可竞争。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要，传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练，革新检索生成范式，提升视觉语言模型多方面能力，代码已开源。
谷歌揭秘：Multi-Agent 推理时扩展才是未来。
谷歌DeepMind和MIT联合发表论文TUMIX，指出Multi - Agent是推理时扩展的最佳方式，以低成本大幅提升准确率。实验表明Agent多样性优于重复采样，还展示TUMIX机制、实战表现，且LLM能设计更强Agent。
AI自动生成工作流，n8n官方出品
AI自动生成工作流成趋势，n8n官方已支持该功能。新建工作流时点击“Build with AI”，用自然语言告知需求，AI会搜索节点并连接成工作流。目前仅云端版可用，使用需切换到最新测试版。
反超Nano Banana！OpenAI旗舰图像生成模型上线
OpenAI发布图像生成模型GPT - Image - 1.5，有更严谨指令遵循、精确编辑等亮点，速度快4倍。玩法类似Nano Banana，在指令遵守和精确编辑上有提升，将在ChatGPT面向所有用户推出，价格下降。但在世界理解能力上遭质疑。
中科院类脑大模型SpikingBrain，2%数据，百倍速度
中国科学院自动化研究所李国齐、徐波团队发布全球首款大规模类脑脉冲大模型SpikingBrain 1.0。它处理长文本比主流Transformer模型快超百倍，训练数据仅为2%。该模型采用新架构，降低计算复杂度，还可转换现有模型，且在国产GPU完成训练。
阿里：RL强化LLM推理，是技巧还是陷阱？
近年来，强化学习（RL）成为解锁大型语言模型（LLM）复杂推理能力的关键工具，但该领域也面临技术选择困境。阿里联合多所高校的论文通过大规模可复现实验，揭示主流RL技巧的机制与适用场景，还发现极简组合（Lite PPO）性能超越复杂方案。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成，厘清细节，探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题，提出统一设计框架，对代表性模型进行组件级分析，定位关键误差来源，提出ESC变体，在ImageNet 256×256上取得优异成果。
Gemini 的 PPT 生成：使用技巧及模板提示词
Gemini APP 上线 PPT 生成能力，可通过提示词精细控制，还能与谷歌产品打通。文章介绍其使用方法，如开启 Canvas 模式、利用搜索填充内容等，还分享百搭 PPT 风格提示词。
性价比搏击：Grok 4 Fast 推理成本直降 98%
xAI上周五发布旗舰模型轻量化版Grok 4 Fast，推理成本直降98%。它通过强化学习在基准测试表现佳，有原生工具调用能力，采用统一架构，性价比高，或改写大模型竞争规则。