「推理框架开发」共找到 4661 篇相关文章
击败Meta登榜首：推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank，在多个榜单击败多校和机构登榜首，其7B版本超越32B模型，论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
无需训练！让VLM同时具备「视觉」与「推理」能力，数学题得分暴涨30%
当前视觉语言模型（VLM）像‘视力好但数学差的学生’，论文指出问题根源是数据不足和能力分布不均。提出‘模型合并’方案，实验显示在数学基准测试中表现亮眼，还通过实验揭示层间能力分布。
两周 3 万行代码！我们的 7 个 AI “粪堆求生” 最佳编程实践
作者分享开发 AutoDev Workbench 时用 AI 辅助编程的 7 个实践，包括用 DeepResearch 脑暴需求、多工具构建 UI 原型等，还指出要提升 AI 交互效率和代码质量，形成成熟开发方法论。
LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
超轻量级Multi-agent，可独立用于生产，也可扩展LangChain、CrewAI、Agno
越来越多AI玩家加入Multi - agent领域，现有框架复杂冗长。本次分享可用于生产的超轻量级Multi - agent Water，它不依赖任何框架，还能扩展LangChain等，文中介绍其核心组成与上手教程。
打破视觉Token的算力诅咒，RedundancyLens如何为多模态大模型推理减负
多模态大模型的 Decoder - only 架构处理视觉 Token 有计算冗余。合合信息团队提出无需额外训练的动态计算削减方法，在不影响性能前提下降低推理成本，适用于多场景。
去掉像素中介！上海交大让AI边看边想边画，用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构，摒弃像素解码中介，在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征，设计MoME架构，还能自我反思、规划路线、模拟世界演变，表现出色。
港中文联手美团开源“视觉推理通才”！图像视频10类任务一网打尽
香港中文大学MMLab与美团研究团队开源OneThinker模型，它可覆盖图像与视频十类核心视觉任务，在31项测试中表现出色，还展现泛化能力。研究团队搭建数据集，并引入EMA - GRPO算法提升训练稳定性。
全新范式—让开发不再有门槛：云赛空间开发者沙龙活动回顾
2025年10月27日，上海云赛空间举办开发者沙龙。微软MVP胡浩、张欣、徐庭等分享见解，演示AI降低开发门槛、实现人机共创等，最后还进行了圆桌讨论，探讨AI时代开发相关问题。
比Gemini 3记得更多，谷歌新框架将上下文记忆干到了200万！
Google在NeurlPS2025大会推出结合RNN与Transformer的全新架构Titans，能扩展到超200万个token上下文。背后涉及Titans和MIRAS两篇论文，共同推进测试时记忆概念，实验显示新架构性能出色。