「Next-Token推理」共找到 2538 篇相关文章
从卖token到卖结果，这些公司开始让AI背KPI了
当前企业难以衡量AI真实价值，常以调用量代替产出。一批公司开始尝试改写，如Sierra和零犀科技，直接对结果收费。Sierra覆盖超40%财富50强企业，零犀实现规模化盈利与正现金流。
从“暴力烧Token”到“系统工程”：OpenAI与华为的两条 AI 编程路径
文章对比OpenAI与华为的AI编程路径，指出模型中心派靠推高上下文窗口但有成本高、延迟大等问题；工具驱动派如Cursor和华为云码道重构IDE工具。码道将任务解耦，通过多技术实现性价比，还介绍了底层基石及其实测表现。
四足机器人首次同时「思考+走路」，北大提出链式推理MobileVLA-R1
在「大模型+机器人」浪潮中，让机器人既听懂话又走得对、稳很难。北大MobileVLA - R1将链式思考引入四足机器人，在仿真和真实实验中对标强基线实现提升，构建了更具工程可用性的范式。
3D-R1重塑三维视觉语言推理！让三维交互更智能
近年来，视觉 - 语言模型在2D图像理解有突破，但3D视觉语言模型面对复杂场景不足。为此上海大学团队提出3D - R1模型，它基于新数据集和策略构建，有强多任务三维理解能力，不过也存在进步空间。
推理与操控能力双提升！具身机器人双系统VLA模型新突破
香港中文大学等联合提出Fast - in - Slow（FiS - VLA）统一双系统VLA模型，实现快慢系统融合。在真机和仿真测试中，成功率和控制频率提升显著，泛化能力强。未来计划探索动态调参机制。
突破通用领域推理的瓶颈！清华NLP实验室强化学习新研究RLPR
现有基于可验证奖励的强化学习（RLVR）应用范围局限，清华自然语言处理实验室提出 RLPR 技术，通过 Prob - to - Reward 提高概率奖励质量，有领域无关等特点，相关代码等已开源。
让推荐学会思考：用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力，如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列，用强化学习训练大模型理解序列关系，以预测用户下一个可能点击的资讯，并通过实验验证了该方法的可行性，还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。
国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
龙虾连Gemma 4，只需三步，谷歌官方教程出炉，不再花钱买token
谷歌官方发布教程，教大家分三步将 Gemma 4 和龙虾（OpenClaw）连接。有人认为此流程清晰直接，让本地跑 Agent 变得简单。不过 Gemma 4 与顶尖模型有差距，且小模型安全性存疑。
OpenClaw烧光全球Token？追觅芯际穿越甩出太空芯，200万卫星叫板马斯克
文章介绍了芯际穿越的业务进展。该品牌规划200万颗算力卫星组成太空算力中心，超越马斯克的SpaceX。其产品涵盖泛机器人、手机处理器、自动驾驶芯片等，踩中国家级复合主航道。