「推理增强」共找到 2348 篇相关文章
CVPR 2026｜清华联合美团推出3DThinker，首个用3D意象思考的工作
当前多模态大模型在空间理解任务表现弱，缺乏对几何信息提取能力。清华联合美团推出3DThinker，无需3D标注和外部工具，让模型内蕴‘想象’三维场景，在多基准上提升效果，且具备一定可解释性。
GAN之父Ian Goodfellow病后归来，剑指高效世界模型
GAN之父Ian Goodfellow等提出，利用符号化表示和游戏虚拟世界数据，或为构建动作条件多模态世界模型最佳路径，该模型可支持长时序任务预测与规划，还探讨构建原因、数据来源等。
Claude Code 用户早晚要找的东西：完整的聊天记录
Claude Code回看聊天记录不便，但回看提示词很有价值。作者研究了相关管理器，推荐claude - code - history - viewer和Claude Code Sessions，前者可完整查看本地记录，后者有重命名、删除会话等特色功能。
MiniMax M2.5发布：硬刚 Claude Opus，一美元包断一小时的生产力
MiniMax M2.5发布，硬刚Claude Opus 4.6，以一美元包断一小时的低价降低AI生产力门槛。它在编程、办公等多场景表现出色，速度快且成本低，背后是RL Scaling等技术支撑。
智谱GLM-OCR，0.9B开源即巅峰，复杂文档精准解析
智谱发布并开源GLM - OCR，以0.9B轻量级参数在多项基准取得SOTA。它解决视觉感知难题，具备视觉编码与语言解码协作架构，还可端侧与高并发部署，成本低，推动文档智能化处理升级。
如何科学地“设计”SFT 数据？一次关于 ODA 的完整平台级验证
大模型后训练阶段，SFT数据构建常依赖‘直觉’或‘试错’。上海人工智能实验室OpenDataLab团队发布报告，基于OpenDataArena提出新范式，将数据集构建从‘随机艺术’变为‘确定性工程’，并进行平台级验证。
6张图看清中美AI竞赛：美国领先在哪，中国优势在哪
TIME杂志文章用六张图表解析中美AI竞争，指出美国在芯片控制、模型性能和商业变现领先，中国受算力瓶颈制约，但在人才基础和能源供给有优势，特朗普新出口规则或带来转机。
语言模型内部还藏着众多策略模型？自底向上强化学习重塑底层特征 | 直播预约
现有强化学习工作将语言模型作整体策略优化，研究提出以策略视角审视内部隐藏状态，分析层级和模块级策略，发现不同模型模式差异，还提出自底向上强化学习策略，为研究架起新桥梁。
把RoPE扔掉，AI更能看懂长上下文！Transformer作者团队开源大模型预训练新方法
Transformer架构核心作者之一Llion Jones团队开源新技术DroPE，可丢弃位置嵌入扩展上下文，解决RoPE长序列处理缺陷，在多模型实验中表现卓越。该团队来自Sakana AI，此前还有相关研究成果。
jiSGLang集成ktransformers：2TB内存运行Kimi K2 Thinking模型
对于内存多但GPU资源有限的用户，SGLang集成ktransformers的CPU内核，支持直接运行Kimi K2 Thinking模型。它无需等量化，还能微调，虽性能与GPU方案有差距，但给用户新选择。