「推理架构」共找到 3540 篇相关文章
Claude团队大揭秘！如何调动多智能体搞深度搜索
Claude团队分享用多智能体构建深度搜索的心得，展示有效多智能体研究系统架构，涵盖系统架构、提示工程、评估方法等内容，还提及系统面临的问题、挑战及额外建议。
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。
自动化评测的九九归一——评测agent
本文提出统一评测Agent架构，实现评测全链路自动化。它能学习标注标准，完成自动标注等工作。还介绍架构、解耦方法、模型优化及训练方案，解决多模态幻觉等问题，提升机审率，节省标注成本。
谷歌发布适用于多智能体的八种设计模式
谷歌发布多智能体系统八种核心设计模式指南，涵盖顺序流水线到人工介入架构等范式，对每种模式清晰解释，还附谷歌 Agent Development Kit 示例代码，助开发者结构化设计系统。
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。
老黄喝豆汁「破防」背后，国产GPU正在填上CUDA护城河
老黄喝豆汁刷屏，但更值得关注的是国产GPU生态。摩尔线程发布会展示MUSA生态，实现全方面覆盖，从兼容到自进化，在云端、端侧应用出色，还打通全链路，且未用最强架构。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
7B打败o3、GPT-5！医学AI智能体让模型学会“看哪里、怎么看”
上海创智学院LeapQuest团队联合多校，在ICML 2026接收两篇论文，提出“Think with Images/Think with Videos”范式，让视觉证据参与模型推理，Ophiuchus和MedScope分别用于图像和视频诊断，表现出色。