「复杂推理任务」共找到 4033 篇相关文章
Qwen3-Max-Thinking：会想能干，比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking，其在多关键维度显著提升，性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术，现已上线 Qwen Chat，API 也开放，还介绍了使用方法。
科研数据不再碎片化！一张可计算图，连起整个科研世界
UIUC研究团队打造ResearchArcade，将ArXiv论文、OpenReview评审等碎片数据连接成动态知识图谱。它有多源、多模态等特征，支持多种格式数据导入导出，定义了六个任务，验证了图结构在科研数据处理中的作用。
ICLR 2026 Oral｜中科院团队提出新框架「SparseRL」，深度强化学习可自动生成高性能CUDA代码
中科院计算所团队提出 SparseRL 框架，将深度强化学习引入稀疏 CUDA 代码生成任务。实验显示，在 SpMV 任务上编译成功率提升 20%，执行速度提升 30%。该成果已入选 ICLR 2026 Oral。
智谱 AutoClaw 深度测评：一键把电脑变成 AI Agent，是神器还是半成品？
本文深度测评智谱最新推出的桌面应用AutoClaw。它宣传能让电脑成AI Agent，引发两极评价。文章从安装、界面、功能、成本等方面测评，指出其优缺点，认为虽不完美但方向值得肯定。
刚刚，新版DeepSeek-R1正式开源！直逼o3编程强到离谱，一手实测来了
临近端午假期，新版DeepSeek - R1凌晨正式开源，模型权重已上传到HuggingFace。其性能几乎与o4 - mini（Medium）相当，编程实测超越Claude 4 Sonnet。有多项更新亮点，经实测性能获“史诗级”加强。
OpenAI主攻速度的第一个模型来了：GPT‑5.3‑Codex‑Spark
OpenAI发布GPT-5.3-Codex-Spark，是GPT-5.3-Codex轻量级版本，也是首个为实时编程设计的模型。亮点是速度快，推理超每秒1000 token，已向ChatGPT Pro用户开放，后续规划融合两种工作模式。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
DeepSeek、智谱被曝造芯，国产大模型绕开英伟达！
据路透社等爆料，DeepSeek与智谱AI正秘密自研定制化AI芯片，目标是摆脱对英伟达等的硬件依赖，构建自身算力生态。因算力账本和外部环境压力，两家公司选择研发面向推理场景的芯片。
GraphQA：用自然语言对话分析图数据
图数据常见但分析门槛高，需懂算法和代码。NetworkX 算法多却复杂，普通用户难上手。GraphQA 搭建桥梁，用自然语言接口替代复杂 API，智能选算法，继承 NetworkX 优势还解决易用性问题。
计算机安全第一人宋晓冬，加入Meta
本周四，UC Berkeley 计算机教授宋晓冬宣布加入 Meta 超级智能实验室，任 AI 研究副总裁。她是计算机安全领域顶尖学者，其团队也一同加入。此外，AI 推理大牛 Denny Zhou 数月前也已加入 Meta。