「多阶段推理系统」共找到 4051 篇相关文章
ParScale：一种全新的大模型Scaling Law
文章提出并行扩展（ParScale）路线，在不增模型参数下，通过引入并行流提升性能。新扩展定律打破传统范式，两阶段后训练策略降成本，还适用于边缘设备，研究仍在进行。
爆冷！字节Seed 在CCPC 决赛只做出一道签到题，而DeepSeek R1 直接挂零？
第十届 CCPC 举行，字节 Seed 携 Seed - Thinking 参赛，仅做出一题，DeepSeek R1 挂零。不同模型架构在比赛中差异不大，暴露出大模型做算法题短板，推理模式模型表现更好。
你觉得 Kimi K3 又慢又贵是吧，我来告诉你为什么
作者用 Kimi K3 为墨问的 CatReader 增加发现页，实操中它多数时候快且抗用，不过周五晚变慢，收尾工作交给了 GLM 5.2。对用户觉得 K3 又慢又贵的问题进行分析，还区分了 Kimi App 和 Kimi Code 使用场景。
我做内容产品的逻辑
作者黄益贺分享做内容产品的逻辑，认为真正好的内容产品应是证明系统，以“AI产业链投资”产品为例，介绍其认知、工具、实操三层结构，称这玩法难复制，是AI时代内容产品原型。
黄仁勋100万亿预言兑现！易鑫Voice Agent落地，汽车金融迎效率革命
2024年GPT - 4o问世后，Voice Agent创业公司涌现，但通用方案在金融等场景「水土不服」。易鑫深耕汽车金融，自研工业级Voice Agent系统，采用Model + Harness方法论，实战数据亮眼，还将向泛金融领域延伸。
西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。
AI下半场的战场，从Agent记忆体正式打响
OpenClaw开源项目爆火，标志AI进入下半场走向真实应用。关键在于解决AI在现实中持续干活的问题，核心是Agent Memory。论文梳理该赛道，指出其是系统级记忆体结构框架，未来关键在memory策略可学习。
Skills火爆之后，我收集并整理了最近全网火爆的Skills，拿走不谢～～～
文章介绍 Agent Skills，称其是 AI 助理的「使用指南」，技能分浏览、加载、使用三阶段加载，有快且轻、跨平台、易分享等优势。还推荐多个优秀 skills 及相关工具网站，提醒从业务出发看待它。
红杉的投资哲学和秘密武器，a16z 投了个很有意思的 AI 学习产品
文章分享红杉投资哲学与秘密武器。决策重信念而非共识，管理赋能‘异类’人才，聚焦可控‘输入’，筛选要有勇气。还提到其‘人才佩奇排名’系统，此外介绍a16z投资的AI学习产品。
SimpleTIR：让大模型“边写代码边思考”不再崩溃
SimpleTIR可解决多轮工具调用中训练崩溃问题。作者指出崩溃原因是分布偏移、低概率token链式雪崩和梯度爆炸。它采用void turn过滤，掐断崩溃链路，训练稳定，还催生多样推理行为，且工程友好已开源。