「推理式思考」共找到 3021 篇相关文章
ICML 2026 | 大模型为什么算不对加法?南大团队提出等本位和轨迹,揭示LLM算术错误的几何机制
南大团队研究LLM在多操作数加法中的内部表征结构,发现算术状态呈高度结构化几何流形。提出等本位和轨迹与噪声量化模型,解释模型算错加法原因,还设计推理时纠错方法。
Meta发布Muse Spark,MSL的首份答卷!Alexandr Wang通过了吗?
Meta发布Muse Spark,是MSL首个模型,经九个月技术栈重构,效率优先。它有原生多模态推理能力,Contemplating模式处理复杂查询,安全评估突出,产品功能升级,商业化转向明显,正逐步在Meta应用推出。
Claude Code一周份额,一天就烧完一半?有人逆向工程发现了7个bug
Claude Code在快速更新中问题频发,如思考深度大幅下降,还存在7个叠加的bug,浪费用户token配额。开发者给出应对建议,新版本增加账单透明度和缓存过期提醒,该工具正面临信任危机。
GPT-5.4「原生操控电脑」实测封神!OpenClaw天选模型来了
OpenAI发布GPT-5.4,首次实现原生电脑操控能力,几乎可操作电脑所有应用。它被认为是最适合跑OpenClaw的模型,在多方面表现出色,其发布标志AI从对话式到智能体的跨越。
国产模型新盛况!王座易主:Kimi K2 Thinking开源超闭源
月之暗面开源 Kimi K2 Thinking 模型,多方面性能超 GPT - 5 等闭源模型。它擅长多轮调用工具和持续思考,在多项基准测试达 SOTA 水平,成本低且授权宽松,引发全网讨论。
MeanFlow再下一城,北大提出机器人学习新范式MP1,实现速度与成功率双SOTA
北大研究团队提出机器人学习新范式MP1,将MeanFlow引入机器人学习,实现毫秒级推理速度。还引入分散损失提升少样本泛化能力,在仿真和真机测试中,实现速度与成功率双SOTA。
玻尔兹曼入住南京大模型产业集聚区
玻尔兹曼宣布入驻南京大模型产业集聚区。虽24年拿牌照后营收不及预期,上半年业务失利,但反思发现产品力尚可,只是运营推广欠佳,后经与投资人交流及自我思考,坚定业务发展信心。
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队:组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真(M2PDE)”,将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越,被ICML 2025接收。
最强多模态模型也拿不到30分?DeepImageSearch定义相册搜索新范式,开启个人视觉记忆的深度搜索时代
人大窦志成教授团队联合OPPO研究院提出DeepImageSearch图像检索新范式,将其从“逐张语义匹配”推向“语料库级上下文推理”。团队构建评测基准DISBench,用ImageSeeker框架评测主流模型,结果显示最强模型单次完美解决查询比例不超三成。
Ilya的首个模型来了!
掌握内幕的草莓哥爆料,Ilya正构建以TTT为核心的小型推理引擎。他预见传统大模型的死穴,SSI将TTT概念落地,其引擎在数据效率等方面优势明显。SSI获投资,本月或发新模型。