「推理预测」共找到 2432 篇相关文章
EMNLP 2025 Oral｜检索增强 + 两阶段微调：剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD，性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点，多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架，通过两阶段微调与结构增强，结合检索增强，提升检测性能，被EMNLP 2025接收。
多模态大模型理解物理工具吗？PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench，用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级，测试 32 个模型，揭示了大模型在工具理解上的不足，也为未来发展指明方向。
AI地理学家诞生：麻省理工、斯坦福用多智能体框架重塑地理空间建模，刷新SOTA
麻省理工、慕尼黑工大及斯坦福AI实验室发布GeoEvolve框架，深度融合地理知识与进化算法，实现复杂地理空间模型自动发现与优化。经实验验证，其性能超越以往基准，有望在多领域发挥作用。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT，成本仅100美元，训练12小时CORE表现超越GPT-2，手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat，用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline，训练12小时，CORE表现超GPT - 2，还给出快速上手详细指南。
腾讯混元图像3.0开源榜一，工业级800亿参数可商用，附提示技巧
28日，腾讯开源800亿参数的工业级原生多模态生图模型HunyuanImage 3.0，个人和月活≤1亿公司可免费用。它是全球参数量最大、性能最好的开源图像生成模型，技术强、评估表现优，官方还整理了提示词手册。
阿里王牌Agent横扫SOTA，全栈开源力压OpenAI！博士级难题一键搞定
阿里昨晚开源通义DeepResearch，在多项权威基准上表现出色，超越OpenAI、DeepSeek。模型、框架、方案全开源，开发者可在相关平台下载。它告别一问一答模式，像研究员一样工作，还构建了独特数据体系。
OpenAI五年内狂烧1150亿美元应战！年营收将达2000亿美元
OpenAI向股东通报，到2030年累计烧钱或达1150亿美元，用于自建数据中心。同时预测2030年营收达2000亿美元，ChatGPT贡献显著。虽成本高，但资本按5000亿美元估值加仓。
长视频生成可以回头看了！牛津提出「记忆增稳」，速度提升12倍
牛津大学团队提出VMem，把「看过什么」写进几何小片，用基于3D几何的记忆索引替代短窗上下文，实现「一致性更强、资源更省、速度更快」，实测速度比常规管线快约12倍。
Claude Code 开发者谈如何用 Claude Code 开发 Claude Code
Anthropic的Claude Code创建者Boris Cherny在访谈分享智能体编程未来看法，介绍用Claude Code开发它自身的方法，还谈及Claude Code发展、使用技巧及对编程工作未来变化的预测。
首个为具身智能而生的大规模强化学习框架RLinf！清华、北京中关村学院、无问芯穹等重磅开源
人工智能从‘感知’迈向‘行动’，具身智能成焦点。当前强化学习框架对具身智能支持受限，清华等机构联合开源面向具身智能的框架RLinf，提出混合式执行模式，设计灵活可扩展，在多方面表现出色。