「智能体推理框架」共找到 6022 篇相关文章
不只DeepSeek,阶跃等开源JetSpec:大模型解码提速近10倍
近期,DeepSeek 推出 DSpark,阶跃星辰提出 JetSpec,都关注大模型推理效率。DSpark 关注验证效率,JetSpec 提高有效 Token 生成率。二者切入点不同,但都显示大模型行业进入新阶段,推理效率成 Agent 落地基础变量。
AI 领域最''不务正业''的团队,可能做了一件最正确的事
马卡龙是一款主打帮助用户更好生活的个人智能体,有深度记忆和生成定制化生活场景小应用两大核心特点。它区别于生产力智能体,有技术积累,基础聊天免费,开发小应用收费。
The Batch:836 | 基准测试成本攀升
独立AI测试实验室披露评估推理模型成本上升。这些模型生成“思维链”提升输出质量,但计算需求增加,成本上升使资源有限组织难复现结果,且新模型定价、按需分配推理token也让成本更复杂。
AI集体“听不懂”!MMAR基准测试揭示音频大模型巨大短板
MMAR基准测试对30款音频相关模型进行测试,结果显示,多数开源模型面对复杂音频推理任务远未达实用水平,音乐任务中所有模型表现不佳,且有显式推理能力的模型表现更优。
Meta首个Agent生图模型登场,空降竞技场第二
Meta超智能实验室推出图像生成模型Muse Image,引入智能体机制,能编写代码、网络搜索,有自主修正能力,支持算力扩展、多轮编辑与画面合成。还预览了Muse Video,两模型均与Meta产品深度整合。
刚刚,DeepSeek论文登上Nature,更多细节披露!
9月17日,梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面,它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注,靠强化学习激发推理能力,学会‘自我反思’,在多任务上优于传统模型。
GPT-5超越人类医生!推理能力比专家高出24%,理解力强29%
最新研究显示,GPT - 5在医疗领域处理多模态信息能力出色,在多模态测试中推理和理解得分比GPT - 4o分别提高近30%和36%,比人类医生还高。其能力提升源于端到端多模态架构,但现实应用还需更多实战考验。
又一华为天才少年入局具身创业!用视频生成数据训家用机器人,首个模型登顶具身基模榜单
又一华为天才少年周凯文加入具身创企诺因智能。该公司成立不到一年,专注ToC家用具身智能机器人,用视频生成数据训练模型,其KnowinBrain模型登顶具身基模榜单,团队人才密度高。
思维锚点:破解LLM Reasoning黑箱的关键句
文章提出思维锚点概念,指推理轨迹中影响后续步骤和答案的关键句。开发三种归因方法,系统论证高级组织句影响力更大,锚点主导错误修正。研究为理解LLM推理机制开辟新途径,开源工具支持可视化分析。
Gemini准确率从21%飙到97%!谷歌只用了这一招:复制粘贴
Google Research研究发现,将输入问题复制粘贴一遍,能让大模型在非推理任务上准确率惊人提升,如Gemini 2.0 Flash - Lite从21.33%升至97.33%,且几乎不影响生成速度,但不适用于推理场景。