「推理质量评估」共找到 3128 篇相关文章
7篇顶会NeurIPS 2025最佳论文都说了什么?
NeurIPS 2025七篇获奖论文揭示大模型思维同质化、推理能力虚幻边界等隐忧,也在注意力机制、神经扩展定律等方面取得物理学层面突破,为AI建立更严谨科学地基。
「0污染」LLM理解基准来了!20000道题14个学科全覆盖,来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试,含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露,保证评估结果可靠,已在Huggingface开放。
Transformer祖传设计遭暴击,COLM顶会三篇论文发难
COLM 2026上,三篇论文对Transformer关键技术发难。《Cracks in the Foundation》指出长上下文架构选择影响大;《Lost in Backpropagation》揭示输出投影层信息损耗严重;《When Fewer Layers Break More Chains》表明层剪枝影响长链推理。
Anthropic发布循环设计指南:权威拆解当下最火的AI新范式loop
Claude Code团队明确loop定义,将其分四大类,给出选择循环及控制Token消耗的实用指南,还介绍保持代码质量方法,最后总结各循环适用场景、建议功能,指导用户开始使用。
ACL 2026 Main | 不只是调用地图API,Spatial-Agent让大模型生成可执行地理分析工作流
大语言模型在空间领域应用广泛,复杂地理分析问题需组织自然语言成可执行流程。Spatial - Agent 加入 GeoFlow Graph 中间层,借用 GIScience 理论,实验显示能提升准确率,不过仍受数据质量等限制。
如何训练VLA?丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程,用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training,研究五大模态、三种策略,对比不同架构,揭示有效和无效模态,还探讨CoT推理及多方面实验。
DeepSeek-OCR是「长文本理解」未来方向?中科院新基准VTCBench给出答案
DeepSeek - OCR的VTC技术可实现高压缩率,降低长文本处理成本。但视觉语言模型能否理解压缩信息存疑,中科院等推出VTCBench评估,测试模型认知极限,还推出VTCBench - Wild检测鲁棒性。
一文搞懂 Agents 评测丨Anthropic 最新万字长文
传统模型评测方法难评估 Agent 系统,Anthropic 摸索出有效评测设计方法。文章介绍评测结构、意义、方法,涵盖编程、对话等 Agent 评测,还给出打造评测路线图及与其他方法结合的建议。
美团开源Agentic新王,速度拉满,工具调用打爆Kimi?
周末美团开源LongCat - Flash大模型,参数量560B,推理速度达100 token/s,成本低,在Agent工具调用表现超Kimi - K2。它有Zero - Computation Experts和ScMoE创新,不过市场表现未获太多认可。
腾讯混元TurboS技术报告首次全公开:560B参数混合Mamba架构,自适应长短链融合
腾讯公开混元TurboS技术报告,该模型是超大型Hybrid Transformer - Mamba架构MoE模型,融合Mamba与Transformer架构优势,有自适应长短思维链机制,激活参数56B。在多评测中表现佳,推理成本低。