「LLM推理」共找到 2762 篇相关文章
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
黄仁勋CES2026最新演讲：三个关键话题，一台“芯片怪兽”
北京时间1月6日，英伟达CEO黄仁勋在CES2026演讲。回顾过去一年开源模型发展，本次围绕系统与基础设施、模型、应用落地三条主线演讲，展示Rubin架构等成果，推动推理型AI发展及应用。
首次，AI下棋不再是「黑盒」！
上海AI Lab发布升级版大模型「书生·思客InternThinker」，首度打破围棋AI推理黑盒，能用自然语言解释落子逻辑，具备职业3 - 5段棋力。依托创新训练平台InternBootcamp，它在多任务表现出色，且相关技术有系列创新突破。
忘记大模型，英伟达：小模型才是Agentic AI的未来！
截至2024年末，Agentic AI领域获超20亿美元初创公司融资。NVIDIA研究报告显示，多数Agentic AI场景中，小型语言模型已足够强、更适配、更便宜，LLM-to-SLM迁移是必然趋势。
Loop-ViT：让AI学会「反复思考」，3.8M参数小模型追平人类平均水平
香港科技大学等团队提出 Loop - ViT，将循环 Transformer 引入视觉推理领域。该模型参数少但性能强，3.8M 小版本追平人类平均水平，揭示视觉推理任务中‘思考时间’比‘模型大小’更重要。
交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力
随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。
大模型年中报告：Anthropic 市场份额超 OpenAI，开源模型企业采用率下降
本文基于年中报告指出，当前模型API支出翻倍，企业重心转向模型推理。Anthropic市场份额超OpenAI，开源模型企业采用率下降。代码生成成热门场景，企业换模型重性能，AI支出从训练转推理。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
感知错误率降低30.5%：隐式感知损失让模型主动“睁大眼睛” | UIUC＆阿里通义
伊利诺伊大学香槟分校与阿里通义实验室推出多模态推理强化学习算法PAPO。它用隐式感知损失设计，解决感知与推理脱节问题，在多基准测试中表现优，但有KL_prcp Hacking现象。
NIPS2025 | A-Mem让Agent拥有动态自我记忆功能，达到新SoTA
近年来，LLM代理需长期内存系统，但现有系统缺乏灵活性。论文提出A - Mem能动内存系统，受Zettelkasten启发，能让记忆‘自我整理’和‘自我更新’，在多基准测试领先，也指出了局限性和未来方向。