「推理策略」共找到 2749 篇相关文章
关于Pingpong和Cooperative的一些感性理解
作者团队在SGLang支持Hopper架构相关GEMM,经分析发现多数场景Pingpong调度策略性能优于Cooperative,K维度小的场景DeepGEMM性能优于CUTLASS。本文重点介绍Pingpong性能优势及Cooperative无法Overlap Epilogue的原因。
港科联合港中文提出AdaCtrl,自适应可控Reasoning,可降10~90%
港科联合港中文提出AdaCtrl,解决LLM推理的过度思考、算力浪费和响应延迟问题。它有自适应和用户控制两种模式,通过两阶段训练法实现目标,实验效果好,未来或拓展到多领域。
我在OpenAI修中文
OpenAI研究科学家陈博远介绍GPT Image 2官网博客花絮,分享模型训练、测试情况,还展示亲手制作的官网图片,包括中文彩蛋、漫画、杂志页等,体现模型文字渲染、视觉推理等能力。
LeCun离职后不止创一份业!押注与大模型不同的路线,加入硅谷初创董事会
离开Meta后,Yann LeCun创立AMI,还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型,与主流大模型路线不同,其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。
谷歌发布 Gemma Scope 2,深化对 LLM 行为的理解
Gemma Scope 2 是谷歌推出的解释 Gemini 3 模型行为的工具,结合稀疏自编码器和转码器,能让研究人员检查模型内部表示。它从多方面扩展了原先的 Gemma Scope,还引入针对聊天机器人的分析工具,已发布权重。
奥特曼怕了!GPT-5.5「大蒜」决战谷歌,红色警报紧急拉响
三年前ChatGPT让谷歌恐惧,如今OpenAI被谷歌逼得拉响‘红色警报’。OpenAI计划发布新推理模型,‘Garlic’预训练有突破,还启动下一代模型。OpenAI调整策略,聚焦提升ChatGPT体验。
Anthropic 新研究:AI出错是“热混乱”
Anthropic研究团队发现AI可能无一致目标,只是瞎搞。他们将AI错误分类,测试发现推理越久越混乱,大模型复杂任务易失控。此发现改变对AI风险的认知,论文已在arXiv发布。
大语言模型逻辑评估
现有归因问答评估方法有‘归因短视’问题,研究团队提出 LOGICSCORE 框架,从三维度量化推理质量。在多数据集测试多款 LLM,发现专有、开源模型等存在不同逻辑问题,还分析典型逻辑错误。
刚刚,字节开源Seed-OSS-36B模型,512k上下文
深夜,字节跳动Seed团队开源Seed-OSS系列模型,含三个版本。其用12万亿tokens训练,在多基准测试表现出色。有灵活推理预算控制等特性,原生支持512K上下文窗口,基准测试成绩佳。
SkyReels-Audio让嘴型和音频完美匹配不再难
音频驱动的动态人脸生成研究较少,昆仑万维提出SkyReels - Audio框架,基于预训练视频扩散变换器构建,支持无限长度视频生成与编辑,采用混合课程学习等策略,保障视频视觉保真度和时间一致性。