「多工具推理」共找到 6814 篇相关文章
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练,解决了数据稀缺等问题,在评估中表现远超基线模型,未来可拓展至更高阶任务。
碾压DeepSeek V3!开源AI Agent专属模型,1万亿参数、工具使用能力超强
国内大模型平台月之暗面开源了模型Kimi - K2,这是混合专家模型,总参数1万亿。它针对AI Agent优化,工具使用能力强。测试显示其性能碾压DeepSeek V3等模型,训练流程还有独特技术创新。
AutoDev Review Agent:应对 10 倍代码量的 Agentic 代码审查
文章介绍 AutoDev 的新 Agent——基于多端架构的 Code Review Agent,应对 Vibe Coding 时代 10 倍代码量审查压力。它采用 Agentic 多步骤审查,能在多端运行,串联多环节,虽有不足但奠定自动化审查基础。
Uno Platform 6.6 发布:Android 启动性能最高提升 61%
Uno Platform 6.6发布,在五平台引入原生AOT发布、可选Vulkan渲染后端等。聚焦运行时性能,提升多平台启动速度,还简化XAML编写,增强AI辅助、无障碍及多语言支持等。
5月5日5点55分,GPT-5.5自己选客人开派对!Codex反超Claude Code
5月5日下午5:55,GPT - 5.5将举办派对,时间自定,客人由Codex挑选。过去两月,AI编程工具圈开发者从Claude Code转向Codex。虽Claude模型强,但工具体感上Codex占优。
99%的人只发挥出了龙虾的1%的能力:龙虾邪修养法
博主Alex Finn分享让OpenClaw效能提升100倍的核心方法论,即构建专属任务控制中心。介绍了任务看板、日历面板等核心工具模块,还指出不要盲目抄袭,要用反向提示词定制工具面板。
北航LiveRepoReflection: 扭转乾坤-仓库级代码反射
本文提出LiveRepoReflection基准,评估多文件仓库代码理解和生成能力,含1888个测试案例。创建RepoReflection - Instruct数据集训练RepoReflectionCoder,评估40多个LLMs,结果显示其能有效测模型反思修复能力。
大模型在具身推理上「翻车」了?4496 道题全面揭示短板
美国东北大学等提出BEAR基准评估MLLM具身智能子能力,用4496道题测试20个模型。发现多模态大模型具身能力不足,还分析错因,开发BEAR - Agent提升模型具身推理能力,在仿真测试中效果显著。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ,其技术细节未完全开源,全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验,介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
强化学习的进化:从PPO到MaxRL,LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展,从REINFORCE和PPO讲起,介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需,标准差归一化有副作用,损失聚合很关键,信任域是优化切入点,还提出几个未解决的挑战。