「两阶段推理」共找到 3127 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。
Claude上线Prompt缓存诊断功能,终于不用盲猜token成本暴涨的原因
Claude宣布Prompt缓存诊断功能登陆控制台,可解决缓存失效排查痛点。此前开发者排查效率低,新功能能显示变动位置与token损耗。目前处于beta阶段,介绍了使用方法、支持的失效原因及功能限制等。
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。
告别RAG相似匹配!百度Agentic-R为多轮搜索重塑检索器
传统检索增强生成(RAG)有“单跳”局限,多跳推理易出错。人大高瓴与百度提出面向智能搜索的检索器训练框架 Agentic - R,采用双视角打分和双向飞轮模式,在多数据集上表现出色。
Meta打开AI元认知,让AI不止会解题,还会总结套路了
Meta等机构提出‘元认知重用’机制,让大模型学会反思总结。大模型打造‘行为手册’,与主流RAG系统有本质区别。研究人员设计三种实战用法,虽有局限,但为大模型推理难题提供了解决方案。
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。
Anthropic最新研究:Claude存在神秘J空间,与人类心智高度相似
Anthropic研究团队在Claude中发现类似人类大脑工作机制的J空间,它存在于模型神经激活中,能让模型默默思考。失去J空间Claude在多步骤推理任务表现变差,还可暴露模型意图,团队已创建演示工具JLens。
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。
50FPS、成本打掉70%,魔芯MoWorld把世界模型带进产业时代
近期,魔芯科技联合浙江大学潘云鹤院士、华为等发布实时交互世界模型MoWorld,推理速度超50FPS,部署成本仅为同规模GPU方案的30%。它全链路优化,将用于多行业,魔芯也完成亿元美金融资。