「机器人具身推理」共找到 3405 篇相关文章
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
「边思考、边搜索、边写作」WebThinker开启AI搜索&研究新纪元！
大型推理模型有推理能力，但静态知识限制其在复杂任务表现。WebThinker 让 LRM 推理中自主搜索、导航及写报告，集成探索器，有自主策略和训练工具，实验显示性能强，还指明未来探索方向。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
AI越会思考，越容易被骗？「思维链劫持」攻击成功率超过90%
独立研究者Jianli Zhao等人新研究发现，思维链劫持攻击通过在有害请求前填充无害解谜推理序列，能对推理模型实现越狱攻击。在HarmBench基准上，对多模型攻击成功率超90%，揭示思维链推理存在新安全漏洞。
阿里Qwen 3.7 Max：35小时自主编程，Claude跟不上了？
阿里云峰会发布的Qwen 3.7 Max，在优化平头哥芯片推理内核任务中，35小时让推理速度快10倍。它在多基准表现出色，编程、推理、办公自动化全面开花，但闭源且实验室场景与现实有差距。
不换GPU，性能飙升2.8倍！英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日，英伟达官网披露，基于Blackwell架构的推理软件栈升级，让混合专家模型（MoE）推理效率迎「阶跃式」突破，单GPU吞吐飙升2.8倍，显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力，还进行多项优化。
边画边想！多模态Reasoning迎来巨大提升！
论文指出文本无法精准表达空间关系，现有视觉语言模型（LVLM）在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理，经三阶段训练，在五大空间推理测试中表现出色，还开源资源，有望带来机器认知升维。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。
DeepSeek|从零构建轻量级vLLM：Nano-vLLM，吞吐量逼近原版，代码仅需1200行
开源的vLLM能提升LLM推理速度和资源利用率。近日，DeepSeek AI俞星凯从零构建轻量级Nano - vLLM，代码仅1200行。它有离线推理等功能，基准测试显示吞吐量逼近原版。
Qwen3-Max-Thinking：会想能干，比强更强
正式推出旗舰推理模型 Qwen3 - Max - Thinking，其在多关键维度显著提升，性能媲美顶尖模型。引入自适应工具调用和测试时扩展技术，现已上线 Qwen Chat，API 也开放，还介绍了使用方法。