「推理能力评测」共找到 4875 篇相关文章
Hybrid Model Support:阿里云 Tair 联合 SGLang对 Mamba-Transformer 等混合架构模型的支持方案
文章介绍阿里云 Tair KVCache 团队与SGLang社区在推理框架上支持混合架构模型的工程化实践。分析混合架构崛起原因、面临挑战,阐述内存管理、关键技术优化方案,验证性能,并指出未来演进方向。
告别海量标注!浙大团队提出GUI-RCPO,让GUI定位在无标签数据上自我进化
浙大等机构研究人员提出GUI - RCPO,这是自我监督强化学习方法,能让模型在无标注数据上提升GUI grounding能力。其通过迁移思想,利用区域一致性自我提升,实验表明该方法有效且有泛化能力。
The Batch: 864 | GLM-4.5:一款开放的智能体竞争者
大型语言模型推动智能体能力交互竞赛正酣,中国 Z.ai 推出 GLM - 4.5 系列开源权重模型,在推理、编程等基准测试中表现出色,还介绍了其工作原理、研究和测试结果等。
新版DeepSeek R1你得这样用,太爽啦~
前几天DeepSeek R1悄悄更新,作者测评发现,起初用复杂提示词,它比Claude4有明显差距;换成一句话提示词,生成效果质的飞跃,代码能力大幅提升接近Claude4,写作小提升,数学能力提升不大。
Manus卖给了Meta!年初火爆年底数十亿美元被收购
Meta和Manus官网宣布,Meta收购Manus以提升通用Agent能力。此次收购费用数十亿,是Meta第三大收购案。Manus产品以“通用Agent”为核心叙事,今年先爆火、融资,后迁总部,最终被收购。
AI一边平权,一边拉开差距
互联网大佬爱讲“AI平权”,却没说AI变强、获知识门槛降低时,人和人差距反而拉大。决定差距的关键是提问力等三个能力,真正的提问力是对问题“形式化定义”的能力。
PixelRefer :让AI从“看大图”走向“看懂每个对象”
多模态大模型多停留在整体场景级理解,现实任务需细粒度、对象级理解。浙江大学等联合提出PixelRefer框架,可实现精细视觉指代与推理,在多项任务表现领先,轻量版性能优,还开源两类数据集。
真正的Jarvis要来了?涂鸦智能押注Physical AI
智能家居爆发期,诸多硬件品牌借涂鸦能力发展。如今涂鸦发布AI生活助手“Hey Tuya”,它依托自研架构补齐Agent进入物理世界的关键能力,让涂鸦从幕后走向台前,有望构建家庭生活新基础。
VC、品牌顾问、编剧,正在批量把自己做成AI
AI发展中普通人使用门槛抬高,供需错配。5月19日袋袋(Profy)上线,专家说出经验就能封装成“数字专家”。它有四层能力和独特架构设计,让判断力独立流通,赋能普通用户。
“龙虾”也需要看病?一张旧病历,引出三个新确诊
本文是悟空Agent泛化能力系列先导篇,以OpenClaw项目为例,介绍其通过不同泛化策略发现三个新漏洞,还总结实践原则。强调研究泛化能力对防御漏洞的重要性,4月底悟空Agent将开放试用。