「复杂推理任务」共找到 4030 篇相关文章
全新合成框架SOTA:强化学习当引擎,任务合成当燃料,蚂蚁港大联合出品
蚂蚁通用人工智能中心自然语言组联合香港大学自然语言组推出PromptCoT 2.0,押注任务合成。它让30B - A3B模型在数学代码推理任务达SOTA,全面升级效果、数据和方法,还将考虑多方向发展。
又一推理新范式:将LLM自身视作「改进操作符」,突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符,探究并行 - 蒸馏 - 精炼(PDR)推理方法。实验显示,PDR在数学任务中提升准确率,还训练8B模型让推理方法更适配,减少训练与部署的不匹配。
从显式CoT到隐式CoT:复旦让AI告别啰嗦,实现大模型高效沉默推理
复旦大学等机构团队论文提出SIM - CoT技术,解决隐式思维链推理准确率低、不稳定问题。该技术引入步骤级监督,提升性能、效率和可解释性,在多模型和任务测试中表现出色,让大模型高效沉默推理。
绝对零监督Absolute Zero:类AlphaZero自博弈赋能大模型推理,全新零数据训练范式问世
清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero,使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR,在代码生成与数学推理基准任务表现出色,缓解了大模型对人工数据依赖难题。
AI还不会独自问诊,o3准确率仅为51.12%,上交大×SII开源高难度复杂疾病诊断测评集
上海交大与SII团队开源高难度复杂疾病诊断测评集DiagnosisArena。测试显示,现有大模型在复杂临床诊断任务中表现不佳,o3准确率仅51.12%,且选择题设置无法反映其真实能力。
GPT-5编程专用版发布!独立连续编程7小时,简单任务提速10倍,VS Code就能用
OpenAI推出GPT-5-Codex特化版模型,支持独立连续编程7小时,有IDE插件版。新模型有“真·动态思考”能力,简单任务提速10倍,复杂任务推理更久。还重构了Codex产品体系,升级IDE扩展等。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识,在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异,如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,首token时延砍半,推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态,导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术,建立语义协同机制,优化 KV Cache 管理,提升 Agent 系统运行效率。
推理正确率下降65.5%!斯坦福、MIT等用「不等式」拷问AI逻辑极限
大语言模型在数学证明常现推理漏洞,斯坦福等高校团队提出IneqMath基准评估其严谨性。用不等式证明题切入,拆解为子任务,构建评测体系,用LLM - as - Judge审查。结果显示模型推理正确率低,存在结构性缺陷。
LLM 仅靠自身就能增强推理?SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号,SePT仅用模型自身生成的答案自训练,能提升推理能力,数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁,设计关键是温度解耦等,不损模型通用能力,代码易迁移复现。