「多语言能力」共找到 6930 篇相关文章
JustGRPO:扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO,在 RL 阶段让模型自回归生成,用标准 GRPO 训练,能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现,提升推理表现同时保留并行解码能力。
装上这个Skill后,Claude Code联网能力直接拉满
Web Access 是给 Claude Code 用的 Skill,装上后 Agent 联网能力大幅提升。它解决了 Claude Code 原有联网工具的问题,有联网工具自动选择、CDP 浏览器操作等能力,还介绍了安装方式和设计哲学。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代,Test - Time Scaling成提升能力重要方向,但面临效率问题。ATTS提出异步框架,加入共形预测筛选候选路径,实验显示其加速显著,将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
ChatGPT智能体正式发布,多个创业赛道昨夜无眠
OpenAI正式发布ChatGPT Agent,将思考与执行能力统一,可接管电脑,能处理工作和生活多种事务。它优化后能力达SOTA,但也有风险。这或重塑互联网,让Agent创业者重新审视竞争力。
清华&Qwen最新论文实证: VLM 智商与机器人操控能力“零相关”
清华和 Qwen 最新论文《VLM4VLA: Revisiting Vision - Language Models in Vision - Language - Action Models》测试 24 个 VLM 模型,构建极简 VLM4VLA 测试,发现 VLM 通用能力与机器人操控能力‘零相关’,还揭示视觉编码器短板。
苹果炮轰AI推理遭打脸,GitHub大佬神怒怼!复杂任务≠推理能力
苹果发表论文指出推理大模型存在重大缺陷,相关解读在社交平台广泛传播。但GitHub高级工程师Sean Goedecke对论文持保留态度,认为谜题不是评估推理能力的好试验场,模型放弃不代表无推理能力。
都在卷「让大模型多循环几遍」,这个7B模型LoopCoder v2说:多循环 1 次就够了
当下推理模型流行在测试时多循环,以打磨答案。但新研究发现,7B模型LoopCoder v2只多循环1次(共2次),就能大幅提升性能,继续增加循环次数,性能反而下降。研究还分析了收益与成本,给出选择循环次数的诊断方法。
Python语言从2.7到3.14的能力变化与演进逻辑
文章从编程风格、类库生态、性能优化等多维度,阐述Python从2.7到3.14版本的能力变化与演进逻辑。如编程风格现现代化转型,类库生态战略性调整,性能优化有突破性进展等,还分析了演进背后的推动力及未来趋势。
The Batch:827 | Claude 4 推动代码生成能力再升级
Anthropic 发布 Claude 4 Sonnet 和 Claude 4 Opus 模型,支持“推理模式”,能并行调用工具。还发布 Claude Code 编程智能体及 SDK。两款模型输入输出能力强,功能亮点多,性能表现佳,有多种使用渠道和定价。
多智能体自主规划模式性能提升:五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践,剖析自主规划架构挑战,如工具调用延迟等。提出五大优化策略,像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等,还介绍创意加速器AI绘画创作功能,为多智能体规划模式提供借鉴。