「长任务时代」共找到 3508 篇相关文章
视频模型也能推理,Sora2推理能力超过GPT-5
DeepWisdom团队研究发现视频生成模型能推理,在空间类任务上比图文模型更擅长。团队推出VR - Bench基准测试,构建客观评分体系。实验显示视频模型在空间推理有优势,相关代码和数据集已开源。
北京艺术与科技周|当AI开始写诗、跳舞、作曲,我们如何保住“人味”?
2025年11月28日,北京艺术与科技周“思想殿堂”核心活动展开深度对谈,探讨AI时代如何保留人类感知与表达方式。嘉宾从不同角度出发,认为人类情感、经验与美感难以被AI替代,艺术与科技要找到新平衡。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
苹果一口咬死AI不会思考!OpenAI前高管直接开怼:AGI已来,别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设,引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型,指出其有进步也有瓶颈,未来或需换思路,评估方式也待完善。
两个LLM互相对线,推理能力起飞:康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble,通过对抗训练两模型提升推理能力,不依赖外部监督,在多模型实验中显著提升数学基准表现,不过在部分领域外任务有局限。
大厂CIO独家分享:AI如何重塑开发者未来十年
阿里云智能集团副总裁、CIO 蒋林泉分享 AI 时代开发者竞争力构建。探讨技术贡献衡量、全栈工程师发展、产研与业务提效顺序、知识协作及大厂招人要求等,指出 AI 助发现并解决软件工程问题。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker,模仿人类思考模式,动态压缩推理步骤,削减tokens数量,降低成本。
反常识!GPT-5和Opus 4同时翻车:AI越强,越不爱用工具?
作者用GPT - 5和Claude Opus 4做进化实验,让其开发工具。两模型表现出色,但面对实际任务却不用自制工具。原因包括模型规模使脚手架工作无价值、RLHF带来工具厌恶、逼近AGI渐近线等。
AI「上班流」首次完整曝光!不点鼠标,只写代码,PPT也当函数调
CMU与斯坦福研究团队追踪AI工作过程,发现其用编程方式处理问题,执行方式与人类不同。AI速度快成本低,但存在伪造输出、工具误用等问题。人类虽慢,但在规范细节和实践判断上有优势,未来人机可按任务可编程性分工。
3亿用户的豆包,能做成办公生意吗?|甲子光年
6月24日,豆包专业版上线,三档定价68元到500元,搭配新模型等功能。它从C端聊天产品转向办公工具,但面临用户心智难改、价格较高等问题,其推出也将影响行业格局,加速C端AI产品免费时代终结。