「长思考能力」共找到 4079 篇相关文章
ICML 2025 | 清华、上海AI Lab等提出傅里叶位置编码，多项任务远超RoPE
长文本能力对语言模型重要，但现有模型训练窗长有限，流行的RoPE也有局限。清华、上海AI Lab团队用傅里叶分析解读其不足，提出傅里叶位置编码FoPE，提升长文本泛化能力，实验表现超RoPE。
李飞飞最新长文火爆硅谷
AI教母李飞飞发表长文，首次系统性解释空间智能，提出真正具有空间智能的世界模型须具备生成、多模态、交互三个核心能力，还分享World Labs进展及世界模型在多领域的潜力。
给 AI 戴上六顶思考帽
作者探讨如何让 AI 长时间高质量输出，提出初版方案。后借助「六顶思考帽」思维法，用 Moxt 产品创建 6 个 AI 同事评审草稿，各帽给出反馈，AI 间通过文件协作，Moxt 有小问题但方向值得关注。
让思考更准更长！强化学习新算法FIPO来了
阿里通义实验室Qwen Pilot团队发布系列博客剖析大模型强化学习机制与局限，推出新算法FIPO。该算法引入Future - KL机制，解决‘推理长度停滞’问题，在多项测试表现优异，还介绍招聘信息。
Claude Code迎来大更新：Agent能力增强
Claude Code 2.1.0正式发布，围绕Agent能力、开发者体验和安全性全面升级。有大量功能新增，如技能与Agent的热重载、上下文分叉等；修复诸多问题，还进行了性能、可靠性等方面的优化。
让大模型异步地增强推理能力
在大模型推理时代，Test - Time Scaling成提升能力重要方向，但面临效率问题。ATTS提出异步框架，加入共形预测筛选候选路径，实验显示其加速显著，将测试时扩展推进到‘有原则加速’阶段。
八年后，Meta教会了Transformer「显式思考」
10月20日Meta上线新论文《The Free Transformer》，作者François重写Transformer思维方式，造出Free Transformer新架构。它在解码器内加入随机潜在变量，让模型生成内容前先‘思考’，实验显示在多任务上性能显著提升。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
The Batch: 939 ｜在推理阶段学习长上下文
大型语言模型处理长上下文时通常准确性降低、速度变慢，研究人员提出TTT - E2E方法，通过推理时训练模型将上下文压缩到transformer权重中，还展示了其运作方式、测试结果等。
Anthropic将在两周内推出新思考模型！
据The Information报道，Anthropic将在未来几周推出Claude Sonnet和Claude Opus两款新模型，能在「思考」和「工具使用」间切换，还可自动测试纠正代码。虽此前产品有不足，但新模型处理复杂任务更出色。