「推理训练数据」共找到 5153 篇相关文章
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
MIT天才博士刚毕业，就被前OpenAI CTO抢走！年薪或300万起步
MIT天才博士肖光烜刚毕业就官宣加盟Thinking Machines，主攻大模型预训练。他履历耀眼，博士论文破解LLM三大难题，构建高效大模型框架。Thinking Machines薪资可观，平均年薪超OpenAI等公司。
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。
2篇最新152页论文，RL+LLM被彻底讲透了！
今天分享2篇2025最新RL×LLM的技术综述，分别聚焦“RL在LLM全生命周期的打法”和“RL如何炼成大推理模型”，梳理玩法、组件、算法演进等内容，还给出开源模型、数据等盘点。
AI开始玩乐高了？我拼一小时的乐高，它几秒就搭好，LegoGPT开源了！
卡内基梅隆大学提出LegoGPT，是首个依文本提示生成物理稳定乐高积木模型的方法。构建了StableText2Lego数据集，训练自回归大模型生成设计，还开发纹理生成法，设计能手动或机器人组装。
数学题干带猫AI就不会了！错误率翻300%，DeepSeek、o1都不能幸免
研究发现，在数学题后加如“猫一生绝大多数时间都在睡觉”这类话术，会让大模型答错概率翻3倍，DeepSeek - R1、OpenAI o1等推理模型中招。研究探索攻击方式，总结出三种攻击模式。
GraphRAG还在持续进化，FlowRAG让证据链自己流起来
上海AI Lab和华东师大论文提出FlowRAG，它是GraphRAG变体，把RAG检索从按相似度排文本块推向沿证据流找推理路径。在多数据集上表现不错，虽平均Relevance低于LinearRAG，但更能保证证据链完整。
视觉思维链全新架构，加州大学让多模态大模型有了灵性，整体性能提升5.3%
加州大学伯克利分校等团队提出视觉思维链（CoVT）架构，让视觉语言模型推理时生成连续视觉信号。它内化轻量级专家能力，采用对齐策略和四阶段训练，实验显示性能提升，还具可解释性。
100美元、8000行代码手搓ChatGPT，Karpathy最新开源项目爆火，一夜近5k star
AI大神Andrej Karpathy发布开源项目nanochat，可教你100美元自建ChatGPT，覆盖LLM训练和推理。项目有8000行代码，不到12小时获超4500 star，功能丰富，但他认为它不适合个性化应用。
Claude 突然降智的原因是：它把自己当成了一个正在度假的欧洲人
文章指出 Fable 5 回归后似乎不听话，Claude Code 也降智，原因是其受训练数据中欧洲文化影响，把自己代入夏天度假的法国人。还给出让它恢复状态的‘偏方’，如让其忘记日期等。