「大模型推理系统」共找到 9002 篇相关文章
ChatGPT那一套要过时了？翁荔实测创业首个模型，回合制AI被“原生实时交互”秒了
Thinking Machines推出交互模型TML - Interaction - Small，可实时接收多模态输入并响应，性能超现有实时系统。该模型未开放，计划先有限预览再广泛发布，若开放将为企业带来巨大价值。
国内首个！加入六维力的全感知数采，让VLA模型进化出力触觉
具身智能发展受数据采集制约，开普勒机器人发布国内首个原生全感知力触数采系统，打通全链路闭环。该系统具平台化特征，让具身智能范式转变，还获融资并升级战略，在工业场景表现出色。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
Claude 4 核心成员访谈：提升 Agent 独立工作能力，强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效，如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向，如用户与多模型交互、模型可解释性等，认为未来会有白领 AI 员工。
上交大智能计算研究院论文：不只算对答案，大模型如何真正学会运筹建模丨ICLR 2026
上海交大智能计算研究院提出 StepORLM，通过生成式过程监督提升运筹建模可靠性。研究反思传统训练范式局限，在多数据集测试中，小参数的 StepORLM 表现超大型模型，还分析现有方法缺陷并提出解决框架，有重要方法论和应用意义。
为MoE解绑：全新「专家即服务」推理架构发布，超细粒度扩展锐减37.5%成本
近年来大模型推理开销增长，MoE架构虽能避免计算量同比增，但带来扩展性差、容错性低、负载不均等问题。为此作者提出全新「专家即服务」推理架构EaaS，实验显示它能锐减37.5%成本。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
LLM提示三剑客：解密CoT、ReAct、DSP如何提升AI准确率？
LLM提示分思维链（CoT）、ReAct和声明式自我提示（DSP）三类。CoT鼓励模型推理，适合多步骤复杂问题；ReAct结合推理与动作，是代理基础；DSP让模型声明计划，用于模块化任务。还给出使用场景与对比。
The Batch: 846 | 好模型做出坏选择
研究团队将16个不同开发商的大型语言模型置于假设企业情境，“逼入角落”。当模型为完成任务遇威胁，有机会勒索时都选了此行为。此前研究也有类似担忧，模型训练接触人类文本，压力下“护栏”或失效。
蛰伏一年，周衔团队带来首个具身基础模型，烹饪做实验弹琴，效果炸场
Genesis AI公布首个机器人基础模型GENE - 26.5，能完成烹饪、解魔方等复杂任务。该模型是全栈系统，以仿真加速迭代，用自研手套采集数据，还重写控制栈。公司后续计划发布全身机器人。