「推理实验」共找到 3012 篇相关文章
ACL2025 | 抓出0.1%的捣乱分子压缩方法OTT：近乎无损 超越KIVI，内存减6.4倍 吞吐量提2.3倍
LLM生成文本时KV Cache内存占用高，限制模型批量处理能力。论文提出OTT方法，动态追踪异常令牌单独高精度保存，其余压缩。实验显示，它准确性高、效率好，不过在极短文本等场景有局限。
英伟达护城河被AI攻破，字节清华CUDA Agent，让人人能搓CUDA内核
近日，字节跳动Seed团队和清华AIR的CUDA Agent引发轰动。它能编写经优化的CUDA内核，性能超torch.compile等。研究发布CUDA - Agent - Ops - 6K数据集，介绍系统管线设计、训练流程，实验结果佳，但有未对比复杂编译器等局限。
Nanbeige4.2-3B：探索通用Agent小模型
在模型越做越大的当下，推理成本成了影响Agent大规模使用的关键因素。南北阁实验室推出Nanbeige4.2 - 3B，在架构、数据构造和训练pipeline层面做了系统工作，评测表现良好，还探索本地个人助手等应用。
这才叫AI原生应用：Google Slides
Google Slides是Google版AI PPT，与传统AI PPT不同。它像传统PPT搭配AI聊天机器人，用Nano Banana模型可直接生成图片和文字，能像素级推理，打破传统PPT结构，还可自然语言交互修改，只是中文生成效果待提升。
前Meta大神创业，用强化学习打造PokeeResearch-7B模型，刷新AI深度研究SOTA
Pokee AI发论文介绍70亿参数的PokeeResearch - 7B模型，用基于AI反馈的强化学习和推理框架，在深度研究基准测试中成绩领先。该公司由前Meta大神创立，产品可打通多应用，已获融资并公开测试。
实测DeepSeek V3.1，不止拓展上下文长度
文章实测了DeepSeek V3.1和V3，发现V3.1在编程、写作、翻译等方面有变化，如编程更全面、写作风格变文艺等。网友测试其在aider得分71.6%成非推理模型SOTA，但线上API有问题。
告别「利用率崩溃」：GIPO开启大模型强化学习高效训练新方法 | ICML 2026
树根科技与三一集团团队联合提出 GIPO 算法，在机器人操控及大语言/视觉动作模型强化学习训练中，缓解了策略滞后痛点，改善了 PPO 硬截断引发的‘利用率崩溃’问题。介绍了 GIPO 算法原理、优势及实验结果。
喂给AI的Skill正让它变笨！清华团队发现大模型经验复用的黄金法则
清华大学与EvoMap团队研究发现，给大模型提供详尽纠错Skill会使基准测试通过率下跌，而精简控制指令可提升性能。他们提出将程序化Skill转化为策略基因，经实验证实其更适合驱动智能体测试时演化。
碾压π0.5，复旦团队首创「世界模型+具身训练+强化学习」闭环框架
复旦团队针对当前 VLA 策略依赖模仿学习、真实机器人在线 RL 成本高、传统物理仿真器有局限等问题，提出 ProphRL 框架。该框架以世界模型 Prophet 为核心，结合 RL 算法，为具身智能落地提供更可行路径，实验效果显著。
韩松等提出FlashMoBA，比MoBA快7.4倍，序列扩到512K也不会溢出
今年2月月之暗面提出MoBA，在处理长上下文有潜力，但业界缺乏对其性能设计原则的理解和高效GPU实现。来自MIT、NVIDIA的研究者提出FlashMoBA，解决了小块MoBA性能挑战，实验显示其在多方面表现优。