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NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT:仅30个样本教会大模型高效推理,token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题,如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架,用创新数据合成与多阶段训练,提升模型推理能力和效率,成果已开源。
NeurIPS 2025 Spotlight | 让检索、推理真正「合体」的小而强模型,AceSearcher来了
近期,多所高校研究团队发布 AceSearcher 模型,它是让同一语言模型在推理时兼任双角色的合作式自博弈框架,以两阶段训练为骨架,将推理与检索结合,提升复杂检索任务效果,在多任务上表现出色。
剑桥揭开大模型翻车黑箱!别再怪它不懂推理,是行动出错了
剑桥大学等机构研究指出,大模型执行长时任务易翻车,问题不在推理而在执行能力。研究人员评估多个指标,发现单步准确率提升可让任务长度指数增长,还研究了自条件化等影响及模型规模的作用。
上海AI Lab提出CANON:让RLVR自主识别优质推理模式
上海AI Lab与上海交大团队提出创新框架CANON,解决将人类先验知识融入RLVR训练的难题。它通过条件分组与对比机制,自适应放大有益指标变化趋势,在数学和逻辑推理任务上成果卓越,还能提升推理效率。
训练数据量降低1万倍,谷歌提出超高质量数据主动学习方法
将大模型应用于特定领域需数据微调,但筛选高保真训练数据难度大、成本高。谷歌提出新主动学习筛选流程,能将训练数据规模降1万倍,还提升模型与人类专家一致性。经实验验证,该方法效果显著。
图解Vllm V1系列7:使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热,探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理,分析单条请求处理流程及阶段,说明并发提升效率的方法,还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
告别「想完再做」卡顿!清华StreamingVLA让VLA边想边行动,提速2.4倍
视觉 - 语言 - 动作(VLA)模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿,清华与联想合作提出StreamingVLA框架,引入两项技术实现并行处理,在测试中显著提升效率和流畅度,为VLA模型部署提供新方案。
柔体操作最缺数据、最怕仿真失真?新研究让布料物理真实再现
上海AI Lab的SIM1研究实现布料物理性质真实再现,解决仿真数据与真实场景对齐问题。它提出real - to - sim - to - real新范式,通过闭环流程生成数据,能扩展轨迹、提升泛化能力,有望重新定义机器人数据天花板。
2026拜年别写对联了,让AI替你写首歌吧
自由量级发布新模型音潮V3.0,从写词到编曲能一键生成音乐。它有多种创作模式,降低音乐创作门槛,普通人也能轻松生成歌曲。其在演唱、旋律、编曲等方面显著提升,还开源部分成果。
1秒30000元,台积电的光刻机,就快“冒烟”了
1月15日台积电公布2025年第四季度财报,营收、净利同比大增,预计2026年营收增近30%。先进制程营收占比高,HPC贡献大,2nm量产等或改变营收分布,先进封装贡献将提升,资本支出也将增加。