「大模型Agentic推理框架」共找到 9619 篇相关文章
Fable5仅做对3.5%!大模型会看图,但还没有主动视觉
本文介绍了专门测量「主动观察」能力的视觉推理基准 ActiveVision,评测显示无外部工具时,大模型与人类准确率有近 9 倍差距,用工具后虽提升但仍远不如人类,还说明了其出题与避免取巧的方式。
真·开外挂!MIT新研究:架构0改动,让大模型解锁千万级上下文
MIT CSAIL团队提出递归语言模型RLM,不改动模型架构,让GPT - 5、Qwen - 3等模型具备千万级token超长文本处理能力。它将上下文处理“外包”,实验显示其处理规模超前沿模型,复杂任务优势显著,多数场景性价比高。
Notion、Stripe 都在用的 Agent 监控,Braintrust 会是 AI-native 的 Datadog 吗?
当 Agent 迈向产品化,开发者面临观测、评估和优化黑箱系统的挑战。Braintrust 由 Ankur Goyal 于 2023 年创立,重塑 Observability,提供 Eval 和 Ship 模块,获多家头部公司青睐与投资。文章从多方面剖析其能否成 Agent 时代‘新 Datadog’。
清华团队:1.5B 模型新基线!用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明,用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力,训练曲线还很平滑。
从亚百毫秒级启动到生产级部署,腾讯云为何重构 Agent 沙箱?
2026 年初,OpenClaw 掀起本地终端 Agent 热潮,但也带来安全风险,让 Agent 沙箱受关注。腾讯云 4 月开源 Cube Sandbox,InfoQ 采访金峰,了解其从 Serverless 到 Agent 沙箱过程及团队对下一代 Agent Infra 的判断。
RL特训出「押题大师」?破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)成为提升大语言模型推理能力的重要路径,但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项,提出DPH - RL方法,可缓解多样性坍塌。
Distilabel DeepSeek-R1 模型蒸馏教程
文章介绍结合distilabel与QLoRA技术定制专属大模型的路径。先用distilabel框架利用DeepSeek - R1生成医疗指令数据集,再用QLoRA技术微调Qwen3 - 4B模型,还给出实战路线图和代码示例。
BigQuery 新功能:SQL 直调 17 万 + AI 模型,3800 万行数据处理成本仅 2 美元
Google为BigQuery推出面向开源模型的第三方生成式AI推理功能,允许数据团队用SQL语句部署运行Hugging Face或Vertex AI Model Garden的模型,消除对独立ML基础设施的需求,解决数据团队痛点。
前沿模型被曝年度重大漏洞:加密思维链可被轻松提取,GPT,Claude,Gemini 无一幸免
一篇 116 页论文揭示前沿模型思维链重大安全漏洞,Anthropic、OpenAI、Google 的 API 因架构问题,模型隐藏推理过程可通过两次 API 调用被大规模提取,还会带来多种安全威胁。
又一推理新范式:将LLM自身视作「改进操作符」,突破长思维链极限
Meta等机构研究者将LLM视为「思维」改进操作符,探究并行 - 蒸馏 - 精炼(PDR)推理方法。实验显示,PDR在数学任务中提升准确率,还训练8B模型让推理方法更适配,减少训练与部署的不匹配。