「多工具推理」共找到 6815 篇相关文章
老牌Transformer杀手在ICLR悄然更新：Mamba-3三大改进趋近设计完全体
Transformer架构仍是AI主流，Mamba作为挑战者影响力大。Mamba-3在ICLR 2026盲审，有梯形离散化、复数化状态空间模型、多输入多输出状态空间模型三大改进，实证表现佳，适合多场景。
382人、平均95后，MiniMax百亿估值冲刺IPO！招股书首次披露业绩：研发成本仅为OpenAI的1%、收入猛增8倍
12月21日，MiniMax通过港交所上市聆讯。该公司员工年轻，创始人背景强。其发布多模型，产品覆盖多场景。研发成本仅OpenAI的1%，营收增长快，付费用户多，上市或促进行业转向“经营叙事”。
在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
清华上交满分论文证明：强化学习并不能让大模型更会思考！
清华和上交在NeurIPS 2025的研究《Does Reinforcement Learning Really Incentivize Reasoning Capacity in LLMs Beyond the Base Model?》获满分。研究聚焦RLVR，发现强化学习不能让大模型更会思考，推理能力上限仍由基础模型决定。
CoT 之后，CoF 如何让帧间逻辑从「隐式对齐」变成「显式思考」？
CoT 虽提升语言模型推理能力，但在 C 端场景有局限，且被质疑并非真实推理。视觉领域提出 CoF 概念，Google DeepMind 团队引入理论，让视频模型通过帧链推理提升帧间一致性，还具强大泛化能力。
Anthropic：这样构建Agent，性能提升90%！
Anthropic分享从0到1构建多智能体DeepResearch系统的方法，该系统是Claude内置Research功能。干货多，涵盖架构设计、Prompt工程等。多智能体性能比单模型高90.2%，但烧钱，适合高价值复杂任务。
世界模型炒作了半年，反应速度还不如 VLA？穆尧团队和百度智能云给出最新解法
生成式世界模型用于机器人控制备受争议，因其推理延迟高。上海交通大学 ScaleLab 团队等联合发布 AHA - WAM，解决推理延迟和时空分辨率错配问题，在任务成功率和推理速度上领先，还需系统协同推进落地。
上交大 × 华为小艺推出LoPA：7B扩散语言模型单样例1000+ tokens/s！
上海交通大学DENG Lab联合华为小艺团队提出无需训练的解码算法LoPA，配合自研的LoPA - Dist分布式推理系统，显著提升扩散大语言模型（dLLMs）的推理并行度和吞吐量，将推理效率推向新高度。
摩根士丹利如何攻克编程界的“最头疼问题”
金融巨头摩根士丹利开发AI工具DevGen.AI，将旧代码转现代语言，此难题通用工具难解决。该工具今年审阅900万行旧代码，节省28万小时。虽有局限，但降低对旧语言开发者依赖，且不会减少人才需求。
本周推荐的6个超级6的Github开源项目！
本文推荐6个Github开源项目，包括Tabler（HTML仪表板UI工具包）、KrillinAI（AI视频工具）、Simple mind map（思维导图工具）、Sniffnet（网络流量监控工具）、Supabase（Firebase替代品）、FeHelper（开发者浏览器扩展），介绍了各项目特点与功能。