「两阶段推理」共找到 3127 篇相关文章
内幕曝光:OpenAI模型坦承不会第六题,3人俩月拿下IMO金牌!
OpenAI三人团队俩月让AI达IMO金牌水平。他们用多智能体系统技术,使模型能短时间解复杂问题。新模型有自省能力,减少“幻觉”问题。此次突破是通用推理技术进步,未来将整合进更多模型。
企业为什么越来越花钱买闭源模型?Decagon CEO 提出了一个很重要的新观点
Decagon CEO Jesse Zhang 提出新观点,未来 AI 会形成产业分工,闭源负责探索,开源负责规模化生产。企业市场开源模型 LLM 支出占比下降,因多数企业处探索阶段,还分析了未来 AI 行业的重要变化。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案!
过去一年,Agent热度高,但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3,整合大模型本地推理等功能,解决本地多Agent运行问题,降低使用门槛,保障安全。
【梁文锋署名】DeepSeek再发新论文:75%思考+25%记忆,这是他们算出来的最优解
DeepSeek新论文《Conditional Memory via Scalable Lookup》提出Engram模块,指出大模型用计算模拟查字典是浪费算力,Engram能给模型装“记忆”,还发现参数分配呈U型缩放定律,推理和长上下文能力提升显著。
除了prompting外,不动参数,如何改变模型行为?
文章指出传统提示工程控制大模型生成行为有缺陷,提出Steering Target Atoms (STA)方法。它用稀疏自编码器分解LLM高维表示,定位“原子知识组件”精准控行为,实验效果超现有技术,还能控制推理长度。
三金,又是中国队!全球机器人视触融合挑战赛揭榜
ManiSkill - ViTac 2025视触觉融合挑战赛揭榜,全球42支团队参赛,中国两家具身初创公司包揽三金。该赛事聚焦视触觉融合技术,为机器人行业搭建从实验室到现实应用的桥梁,推动相关算法和硬件进步。
DeepSeek-R1今天一次「小更新」,颠覆了大模型格局,网友:尽快放R2
昨晚,DeepSeek官方宣布其R1推理模型升级到最新版本(0528),并公开模型及权重。该版本参数量高达6850亿,采用MIT许可证,性能提升明显,在多个基准测试中成绩优异,网友实测代码能力也大幅提升,但仍存在过度思考问题。
专为小说、角色扮演等而生:元象开源泛娱乐场景底座模型
元象作为AI与3D技术服务公司,此次开源XVERSE-Ent系列中英双语大模型。它采用MoE热启动技术与三阶段训练策略,解决泛娱乐场景痛点,适配多元语境,有高部署性价比,为行业提供泛娱乐AI解决方案。
我在WAIC看见的十大趋势
上海世界人工智能大会(WAIC)热度空前,一票难求。本文总结了WAIC呈现的十大核心趋势,如中国AI因DeepSeek而不同,开源大模型进入中国时间,AI创新来到ToC阶段,第一批商业化AI终端是汽车、耳机和眼镜等。
大模型如何"不训练"也能学习?——上下文学习的隐式权重更新机制
大型语言模型能通过上下文学习(ICL)在推理时即时学习新任务,无需修改模型参数。本文首次证明自注意力层与MLP层组合能隐式将上下文信息转为MLP层低秩权重更新,解释了ICL原理,为构建AI系统开辟新路径。