「深度推理能力」共找到 5041 篇相关文章
SGLang Model Gateway 0.2 发布:企业级一体化AI原生编排
市面上一体化AI原生编排方案稀缺,Oracle和SGLang团队推出SGLang Model Gateway 0.2。它从SGL - Router重构而来,核心能力升级,架构分三层,部署灵活,还支持Kubernetes集成和向后兼容。
对话付昊桓:数值模拟不能被替代,AI 应该放在哪里丨GAIR 2025
在GAIR 2025大会上,付昊桓教授结合地球系统模型与超算实践,探讨数值模拟与AI的边界和可能。他认为数值模拟是基础,AI可补充,二者应深度融合,还谈及气象领域商业价值和未来期待。
GPT-Image-2平替!最强开源生图模型来了
OpenAI推出GPT Image 2引发AI生图大战,国内厂商商汤反击,推出多模态理解生成模型SenseNova U1并全面开源。它通过自研架构实现理解、推理、生成统一,实测表现惊艳,能力全维度,与GPT-Image-2范式不同。
IMO题库“过时”了!OpenAI内部模型挑战最新First Proof,做了7天错了一半
谷歌发布Gemini 3 Deep Think爆火后,OpenAI用未发布内部模型,一周内尝试解答10道来自数学家科研现场的真实问题,5道基本正确。这些题取自真实研究,切断模型“背答案”可能,意味着自主推理能力进化。
具身智能一步踏入Scaling Law!10B+基础模型,27万小时真实数据
AI机器人创业公司Generalist推出新型具身基础模型GEN-0,参数量10B+,专为多模态训练构建。该模型展现强大Scaling Law,能力可扩展,有和谐推理等特性,在多方面有突破,成果备受赞誉。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台,能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力,具备面向交易的深度研究等功能,还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
刚刚,OpenAI Astra核心架构爆出:大模型第三条Scaling法则诞生
The Information记者爆料OpenAI即将推出的Astra模型采用“recurrent depth”新推理方法,该技术能降本提效,但引发AI安全与可观测性担忧。清华与字节论文解决了循环模型“算力不公平”问题,并给出Scaling Law。
三大核心创新公开,快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA,8B力压GPT-4o!
快手开源多模态Keye-VL 1.5,为8B视频理解大模型,公开3大核心创新技术。靠Slow - Fast视频编码等,在20 + 基准屠榜。它能精确视频定位,实验显示通用、视频理解和数学推理表现佳。
MeanFlow再下一城,北大提出机器人学习新范式MP1,实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1,将MeanFlow引入机器人学习,实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力,在仿真和真机测试中,实现速度与成功率双SOTA。
理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。