「结构化推理」共找到 3025 篇相关文章
参数砍到 1B，这个小钢炮拿下多模态第一
面壁智能发布并开源参数量仅 1.3B 的 MiniCPM-V 4.6，虽小但多模态综合能力在 1B 级别中夺冠。它推理快，效率高，靠两大架构创新实现，还为开发者提供完整工具链。
6行代码搞定AI Agent记忆！这个16K Star的开源项目打破了传统RAG痛点！
传统RAG方案有上下文断裂、检索不精准等问题，而开源项目Cognee用6行代码就能给AI Agent构建持久化记忆系统。它结合向量搜索和图数据库，形成统一记忆层，支持30+数据源，有多种核心API。
清华2年前预言，正成为全球共识！Meta等三大AI机构已得出同一结论
全球三家AI研究机构结论曲线斜率几乎重合，而中国面壁智能和清华联合团队两年前提出的“密度定律”与它们一致。该定律改写行业假设，如推理成本下降、端侧智能爆发临近、大模型策略反转等。
华尔街彻夜难眠！Gemini 3屠榜金融「最难考试」，AI砸了「金饭碗」？
被誉为「黄金职业通行证」的CFA考试被AI攻陷，推理模型不仅全部通过三级考试，部分科目接近满分。如Gemini 3.0 Pro在一级考试创97.6%最高纪录。不过AI仍有局限，还不能完全替代分析师。
OpenAI拉响红色警报！暂停广告和Agent，下周发布新模型硬刚Gemini 3
面对Google等对手的竞争，OpenAI宣布进入‘红色警报’状态，下周将发布新推理模型硬刚Gemini 3 pro。Altman暂停部分项目，调配资源升级ChatGPT，重点修补‘模型行为’，提升产品体验，还注重图像生成。背后是融资需求压力。
RecGPT-阿里的LLM推荐系统落地方案
文章介绍阿里RecGPT推荐系统落地方案，包括召回和推荐可解释性两方向。召回采用三塔结构，通过挖掘用户兴趣生成商品标签提升召回多样性。还提及行为序列压缩、推荐归因等，以及大模型微调和评估方法。
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等：FENN：特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络（PINNs）求解偏微分方程收敛慢，尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络（FENN），在PINNs输入引入几何和物理特征，提升收敛速度，经正、反及参数化问题验证其有效性。
盘点16个把自己蒸馏成Skills的国民级App。
作者盘点16个将自身能力封装成Skill或MCP的国民级App，涉及餐饮、出行、办公等领域，如瑞幸咖啡、飞猪、飞书等，还提到部分AI产品集成第三方服务情况，指出向全面Agent化过渡的趋势。
智谱公布“降智”的秘密：Scaling不可避免的痛
智谱最新技术博客大倒苦水，称从GLM - 5以来遭遇「Scaling Pain」。团队排查出高负载下推理状态管理等问题致异常，还给出避坑指南，如在线异常监控策略，优化后系统更稳定，吞吐量提升。
Snapchat提出Canvas-to-Image：一张画布集成 ID、姿态与布局
Canvas-to-Image 是面向组合式图像创作的全新框架，将不同控制信息整合在同一画布，简化图像生成控制流程。它解决了传统生成流程中控制方式分散的问题，能在推理阶段组合多种控制信号，实验效果良好。