「推理时纠错」共找到 2622 篇相关文章
你觉得 Kimi K3 又慢又贵是吧，我来告诉你为什么
作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页，实操中它多数时候快且抗用，不过周五晚变慢，收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析，还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。
规范对齐：回答前的深思，让安全与行为边界更清晰
OpenAI等厂商将规范融入大模型。上海交大等团队提出规范对齐概念，构建评测基准SpecBench，揭示主流模型不足。探索测试时深思方法，如Align3，能提升模型规范遵循度，项目已开源。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。
全流程国产GPU，上下文提速100倍！中国科学院发布「线性复杂度」类脑大模型
中国科学院自动化所李国齐、徐波团队发布国产自主可控类脑脉冲大模型SpikingBrain-1.0，训练推理全用国产GPU。它具线性复杂度，超长序列处理速度快，还开源7B模型，为类脑智能发展提供新思路。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。
苹果在WWDC提到的本地模型，这家公司把它提速了220倍
苹果在WWDC开放本地语言模型API，让iPhone等有了“AI大脑”，但开发者面临模型运行慢问题。国产团队面壁智能发布MiniCPM 4.0，端侧处理长文本提速惊人，从多层面创新实现，还补上推理框架缺口。
Google：王者归来
Google在传统搜索与AI结合模式不明时，推出搜索AI模式。虽资本市场不看好，但巨头必须主动AI First。I/O大会发布众多成果，涵盖基础、赋能、体验层，若GPT - 5不够惊艳，2025年或成Google天下。
GPT-5.5 Instant上线：幻觉减少52.5%，告别废话
OpenAI完成ChatGPT默认模型的静默升级，GPT-5.5 Instant全面替换GPT-5.3 Instant。它在数学推理、减少幻觉、精简回答、记忆功能等方面有显著改进，还采用灰度推送策略。开发者认为其定位是日常场景够用顺手。
被“网暴”两个月后，Yann LeCun 携最新世界模型杀回！小扎千万美元激励抢人，Meta AI 内部权利之争开始
Meta推出新的“世界模型”V-JEPA 2，可提升AI物理推理能力。它是V-JEPA扩展版，在百万小时视频上训练，能让机器人完成任务。Meta还发布三项基准测试，且已开源。LeCun力挺，小扎为追进度亲自招人才。
让离线强化学习从「局部描摹」变「全局布局」丨ICLR'26
现有生成式离线强化学习方法在复杂连续任务长程规划中易陷入局部合理但全局偏航的窘境。厦门大学和香港科技大学提出MAGE算法，采用自顶向下策略，实验显示其多任务表现出色、推理效率高。