「推理技术」共找到 4521 篇相关文章
AEPO:智能体熵平衡策略优化,让探索更稳,推理更深!
中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法,解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制,在 14 个基准上优于主流算法,在 X 等平台获高关注。
模仿学习新范式!Chain-of-Action:轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」,现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」(CoA)策略,通过轨迹自回归建模解决累计误差,提升泛化性,实验效果显著。
巧妙!一个传统技术让国产视觉基础模型直接上大分
格灵深瞳的Glint - MVT视觉基础模型表现出色,线性探测准确率高于CLIP等,下游任务效果佳。其引入间隔Softmax损失函数,结合虚拟类别构造等优化方案提升性能,团队专注视觉研发,务实开放。
Pinterest 利用内容指纹技术,在数百万个域名中实现 URL 去重
Pinterest工程师开发“最小重要查询参数集”(MIQPS)URL标准化系统,用于优化大规模数据采集管道内容去重。它取代传统方法,用数据驱动判断参数重要性,还采用早期退出逻辑等提高效率。
Transformer可以改装成Mamba了:苹果把推理成本直接打成线性
苹果将Transformer改造成Mamba,采用‘两步走’策略,先造中间形态,再转成Mamba,避免性能崩塌。实验显示,新方法性能几乎没掉,成本逻辑改变,为模型降本重构提供新可能。
老黄入局吃龙虾!英伟达发布最强开源Agent推理模型
英伟达发布并开源120B参数的MoE模型Nemotron 3 Super,在多项测试中表现出色。它原生支持100万token上下文,吞吐量大幅提升。英伟达还计划五年投260亿美元构建开源AI模型,开放全参数权重等。
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
谷歌技术报告披露大模型能耗:响应一次相当于微波炉叮一秒
大模型耗电舆论高,谷歌用数据还击。谷歌首席科学家称Gemini能耗低于预期,一年间能耗降至1/33,碳排放降至1/44。谷歌用更全面指标计算能耗,还从多方面优化使Gemini能耗降低。
模仿人类推理修正过程,阶跃星辰提出形式化证明新范式 | 开源
阶跃星辰发布并开源形式化定理证明大模型 StepFun-Prover-Preview-7B 和 32B。采用两阶段监督微调、工具集成强化学习及 RL 与 SFT 迭代循环优化等策略,在基准测试集表现佳,还展示多个证明案例。
技术思辨|AI Coding:经验壁垒正在失效,工具进化重塑编程
AI飞速发展,AI Coding对传统研发模式冲击大。文章总结5个变化趋势,如专业性转移升级、效率体现为高质量专注等,还探讨AI时代开发者核心技能及经验价值,指出变革带来挑战与机遇。