「混合推理方案」共找到 2931 篇相关文章
吴恩达年终总结：2025是AI工业时代的黎明
吴恩达发表2025人工智能年度总结与公开信。总结指出，今年推理模型性能提升但有成本，AI人才争夺激烈、薪酬高，数据中心建设投入大，智能体让编程更高效。信中建议通过学课程、动手实践和读论文构建AI系统。
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
开源模型首次物理奥赛IPhO夺金！上海AI Lab 235B模型击败GPT-5和Grok-4
上海AI Lab的P1 - 235B - A22B在国际物理奥林匹克竞赛夺金，在HiPhO基准测试获12金1银，超越GPT - 5等闭源模型。团队构建HiPhO基准测试，用多阶段强化学习训练模型，开发PhysicsMinions系统提升推理能力。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
新范式来了！新能量模型打破Transformer++扩展上限，训练扩展率快35%
研究训练新能量模型 EBT，为输入和预测分配能量值，模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性，训练扩展率比 Transformer++ 高 35%，推理性能提升 29%，还在多任务中表现出色，是扩展模型能力新范式。
GPT-5正以o3的三倍速度打宝可梦，现已抵达冠军之路，直播进行中
GPT - 5直播独立运行宝可梦红版，速度比o3快近三倍，6105步抵达冠军之路，而o3需16882步。原因是其幻觉少、空间推理和规划能力强。直播已进行9小时，超2000人关注，OpenAI总裁点赞。
物理学「AlphaGo时刻」？40年未竟之事被AI一举攻破，顶尖物理学家集体傻眼
AI主导设计的物理实验方案让顶尖科学家看不懂却成功了，它设计新颖光学元件布局使LIGO灵敏度提升10% - 15%。此外，AI还在量子纠缠实验设计、解析实验结果等方面展现强大能力，辅助物理学发现的新时代或已到来。
不是视频模型“学习”慢，而是LLM走捷径｜18万引大牛Sergey Levine
UC伯克利大学副教授Sergey Levine提出，为何语言模型从预测下一词中学到很多，视频模型从预测下一帧却学得少。他指出LLM可“抄近路”模仿人类推理，像在“柏拉图洞穴”中，还探讨了AI走出困境的方法。
阿里+清华发现80/20法则：LLM只靠20%的token就能学会Reasoning
阿里与清华研究发现，训练大语言模型（LLM）推理时，真正关键的是20%的高熵token，其余80%低熵token几乎无用。仅用20%高熵token做强化学习，效果超全量训练，还提出RLVR训练策略提升效率。
AI遭遇灵魂拷问！这道题所有模型集体翻车，网友：我也不会啊
图像推理现新难题，在Reddit引发热议，目前无AI能真正解决。国内外支持图像输入的大模型答案不同，原因是对大立方体规格理解不同。结合提示多次尝试，部分大模型能找准方向，人类面对该问题也会困惑。