「高级推理测试」共找到 3444 篇相关文章
Transformer与RNN合体,谷歌打下显存门槛,解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术,通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」,兼顾 Transformer 与 RNN 优势,能处理更长文本、降低推理资源门槛,实验显示有良好效果。
Nature新研究:AI竟然分不清事实和信念
斯坦福大学团队在Nature发表研究,测试15个大模型,发现其区分事实、信念和知识存在严重缺陷。如处理第一人称信念准确率低,对语言线索依赖高,在高风险领域应用令人担忧。
一文读懂 Deep Research:竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统,包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼,评估走向专业化,未来系统将在多方面突破。
[Triton编程][基础] Triton Fused Softmax Kernel详解: 从Python源码到PTX分析
文章详细介绍Triton Fused Softmax Kernel实现,从Naive Softmax到Triton实现,分析访存量、row索引计算、num_stages作用等,还修复官方年久失修代码,性能测试带宽吞吐提升约4倍。
RAG创新了,MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题,现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank,给粗chunk加主题元数据当指南针,训练推理分离,实验显示信息效率提升、延迟降低。
开源不到一天1.9k星星!NVIDIA新突破,机器人ChatGPT时刻!
NVIDIA开源ProtoMotions3框架,用经典自回归预测和物理仿真,让高级行为涌现。它能助力机器人多方面学习,有望降低人形机器人开发门槛,虽处研究阶段,但提出新思路。
让AI自动构建AI模型:UCSD 推出 AIBuildAI 智能体,斩获OpenAI MLE-Bench榜单第一
近日,加州大学圣地亚哥分校研究团队开发 AIBuildAI 智能体,可全自动构建 AI 模型。它在 OpenAI MLE - Bench 基准测试 75 个任务上以 63.1% 获奖率居榜首,实现端到端自动化。
6K星 Qwen围绕Web AI,打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后,新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合,本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
GPT-4o-Image仅完成28.9%任务!上海AI实验室等发布图像编辑新基准,360道人类专家严选难题
上海人工智能实验室等团队针对图像编辑AI提出问题,推出RISE任务及配套评测基准RISEBench。测试九个视觉编辑模型,结果显示当前模型完成复杂指令能力欠缺,闭源与开源差距大。
Meta打碎Transformer 8年铁律!改写AI最底层规则,模型首次冒出潜意识
Meta推出「自由Transformer」新模型,打破自2017年以来GPT模型核心规则,在解码器引入潜在随机变量Z,增加“潜意识”。仅增约3%计算开销,在多测试中超越大规模模型,或开启后自回归时代。