「推理实验」共找到 3012 篇相关文章
图像界的DeepSeek!12B参数对标GPT-4o,5秒出图,消费级硬件就能玩转编辑生成
Black Forest Labs开源旗舰图像模型FLUX.1 Kontext[dev],专为图像编辑打造,能在消费级芯片运行。12B参数少、推理快,性能媲美闭源模型。有诸多特点,经优化训练,在KontextBench基准表现优。
生成式视角重塑监督学习!标签不只是答案,更是学习指南 | ICML 2025
上海交大等机构团队在ICML 2025提出预测一致性学习(PCL),通过扩散过程消减标签信息,引入噪声标签,将标签学习分解为渐进式任务,实现标签信息复用。在多模态任务实验中,PCL表现优于传统监督学习。
720美元套出A社死藏的Opus原始思维链,还是Haiku泄露的,GPT/Gemini也中招
研究人员发现,将大模型返回的加密推理块扔给同厂小模型让其复述,就能破解大模型隐藏的思维链。如Anthropic、OpenAI、Google的模型均中招,还会带来隐私、安全等风险,虽已打补丁,但仍有难题。
打破具身世界模型可执行性鸿沟 !港中深-跨维智能团队提出EVA框架,用强化学习让视频世界模型真正“动”起来
近期,利用视频生成模型为机器人构建“世界模型”成热门路线,但存在“可执行性鸿沟”。港中深 - 跨维智能团队提出 EVA 框架,用强化学习优化视频生成,实验显示其能提升视觉规划、仿真任务成功率及真实部署稳定性,还有数据合成潜力。
开源Agent模型榜第一名,现在是阿里通义DeepResearch
阿里开源首个深度研究Agent模型通义DeepResearch,在多权威评测集上超越多个Agent模型。它采用多阶段数据策略,有两种推理模式,革新训练流程,已赋能高德出行Agent和通义法睿等应用,且模型等均已开源。
大模型是不是到顶了?瓶颈到底在哪
文章探讨大模型是否到顶,指出‘到顶’争论分三个问题,靠堆大模型提升能力之路变平,受数据和成本约束。但大模型还有后训练和推理时计算两个发展方向,未来进步或来自更会用算力。
GPT-5.5全球首破!0源码盲写程序,编程AI进入新纪元
全网AI交白卷的ProgramBench编程基准,被GPT-5.5首破。它能0源码盲写程序,同一题用C和Python两种解法通过测试。相比之下,Opus 4.7表现不佳。这揭示推理算力成编程AI核心变量。
DeepSeek-V3.2正式版发布,将开源模型的能力推向极致
DeepSeek-V3.2正式版开源,包含标准版和Special版。它采用稀疏注意力机制,降低计算复杂度。后训练阶段有多项算法改进,支撑高难度推理。还融合思考与工具使用,合成训练数据,在智能体评测表现优异。
ACL 2025 | GALLa:给代码大模型装上“透视眼”,看懂程序的“骨架”!
蚂蚁集团与上海交大合作的 GALLa 研究被 ACL 2025 主会录用。它利用图神经网络将代码图结构信息注入大模型,在 7 个模型和 5 个任务上提升性能,推理与普通 LLM 一致,不增成本。
Meta「分割一切」3.0曝光!技能语义分割加入概念提示,好好玩,要爆了
Meta第三代“分割一切”模型SAM 3悄然投稿ICLR 2026。它支持基于概念提示的多实例分割,能听懂人话,处理图片快,还设计新架构、构建数据引擎、提出SA - Co基准,实验表现佳但也有局限。