「无限深度推理」共找到 2776 篇相关文章
24张图，从GPT-2到gpt-oss，看OpenAI开源模型技术演进
2025年8月OpenAI释出gpt-oss-20b与gpt-oss-120b两个开源权重模型。文章梳理了从GPT - 2到gpt - oss的技术演进，拆解关键创新点，对比了与Qwen3的差异，介绍训练推理细节、实测体验及与GPT - 5跑分对比情况。
Axiom Math 对谈 SGLang：模型的下一步是可验证，结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛，Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境，可验证或成瓶颈，还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流，如模型验证、基建优化等。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
一个极度实用的Prompt，帮你挖掘出自己的隐藏天赋。
作者朋友被裁后认为自己没天赋，作者由此思考天赋问题，花时间迭代出挖掘天赋的Prompt，借助AI与人深度对话，根据回答输出天赋报告，还举例自己找到天赋的经历，强调找到天赋的重要性。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
SGLang支持GPT-OSS：从Day 0支持到性能增强
SGLang宣布重大更新，聚焦openai/gpt - oss - 120b模型深度性能优化与新功能。预填充和解码阶段吞吐量显著提升，支持多GPU，有推测解码等功能，还支持智能体应用程序，且不损害模型推理能力。
OpenAI高管自爆：Scaling不死，GPT-5「双轴训练」撕开智能天花板
OpenAI首席运营官Brad Lightcap在对话中揭秘GPT-5，其能自主判断是否深度推理再作答，体验全面升级。训练方式有后训练，Scaling Law仍成立，未来从两轴改进。还探讨了AGI、应用场景等。
Qoder @database功能上线！自动关联数据库 Schema，后端 AI Coding 效率拉满
Qoder JetBrains插件上线@database功能，将数据库能力内置为核心上下文，可一键让AI结合真实业务表结构处理SQL编写等任务。它是JetBrains上唯一深度支持“数据库原生感知”的AI Coding插件，还介绍了使用方法、场景及注意事项。
突破Pass@1瓶颈：一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式，超越基线22.8%！
近年来，基于可验证奖励的强化学习（RLVR）在提升大型语言模型（LLM）推理能力上有关键作用，但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略，让模型自我合成变分问题形成自我提升循环，实验效果惊人。
伯克利神作背刺OpenAI：持续学习才是真神！
伯克利等机构发布FST框架，通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力，却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层，提升数据效率、减少遗忘，使持续学习可工程化。