搜索：数学基准测试

「数学基准测试」共找到 2326 篇相关文章

从平面几何出发：形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁

多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷，现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案，构建完整闭环，提升模型推理及泛化能力。

自媒体从业者实测开源模型MiroThinker 1.5，它不拼参数规模，注重去伪存真。在多场景测试中表现出色，如投资决策、内容查证等。其技术揭示大模型未来或在于外部交互，而非参数膨胀。

牛津大学发现LLM可通过“部署 - 验证 - 再训练”循环自我进化，绕开人工奖励函数设计瓶颈。在三个经典规划领域实验效果惊人，还在理论上证明其与强化学习的数学等价关系，有优势也有隐患。

深度学习中，扩散模型能生成新图像且抗过拟合。巴黎高师和博科尼大学研究团队论文指出，这源于隐含的动力学正则化，训练分两阶段，数据量增加会拉开‘泛化窗口’，还给出数学解释。

Meta与哈佛联合推出工业级软件工程师CCA，它是一套让AI在工业级代码库协作的方法论，解决长上下文推理等难题。其三维解耦设计、精细记忆机制、自我进化能力获数据验证，还适合引入强化学习。

华人学者 Yuansi Chen 解决 36 年的 Talagrand 卷积猜想数学问题，论文证明布尔超立方体上热半群下非负函数有更好尾部界限，除额外 log log 因子，主要问题已解决，对多领域有基础意义。

文章由知名AI科学家Lance Eliot所写，指出主流大语言模型因训练机制变得‘短视’，缺乏深度协作能力。介绍协作提示词技术，能让AI成为主动引导者，并以测试展示效果，还说明了适用场景。

文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。

科技行业集体转向 AI，高管强调其变革性，可 OpenAI 的 Sam Altman 却泼冷水，提醒投资者高估回报。文中围绕‘AI 是否放缓’展开讨论，还分析了 GPT - 5 发布遇冷原因、AI 对就业影响等，指出 AI 发展多且快，未来潜力巨大。

灵感实验室团队联合 LMMs - Lab 推出 LLaVA - OneVision - 1.5，全流程开源。其 8B 模型预训练 4 天、成本 1.6 万美元，在多模态基准上性能优，还公开数据构建与训练策略等细节，复现简单。