「多模态数学推理」共找到 2924 篇相关文章
2025年4月17日消息,OpenAI 连发o3和o4 mini,o3为强大推理模型,o4-mini专为高效推理优化。它们能调用ChatGPT工具,可基于图像思考。OpenAI还开源本地代码智能体Codex CLI,兼容所有模型。
ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链,竟然能被轻松提取?
围绕大模型蒸馏争议已久,此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法,可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理,还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题,不过未为蒸馏指控提供决定性证据。
jina-embeddings-v5-omni 发布!全模态向量小模型
Jina AI发布`jina-embeddings-v5-omni`,将`v5-text`能力拓展到多模态。`v5-omni-small`参数量小却追平LCO - 7B,在多模态评测中表现优异,但视频是短板。其采用‘冻结 + 投影’架构,训练快、省显存。
VLA统一架构新突破:自回归世界模型引领具身智能
北京智源研究院联合中科院自动化所提出 UniVLA 全新 VLA 模型架构,基于全离散、自回归机制建模多模态信号,后训练引入世界模型。它刷新多项基准纪录,在真机操控和自动驾驶有潜力,为多模态感知决策融合带来新思路。
阿里通义发布并行计算新策略:1.6B等效4.4B,内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略,受CFG双路径推理机制启发,将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型,内存占用大降,还可用于现有模型,无需从头训练。
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。
卡帕西点赞Transformer内置计算机!每秒3万Token吞吐,拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足,Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序,通过2维注意力头设计提升推理效率,能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出,还精确求解了世界最难数独。
十分钟出结果,陶哲轩用Gemini Deepthink帮人类数学家完成Erdős问题论证
Erdős问题网站专注数学研究与解答,收录厄尔德什提出的各类数学问题。11月20日,Wouter van Doorn提出反例,陶哲轩提交给Gemini 2.5 Deep Think,十分钟得到证明,他半小时转为基础证明。之后Boris Alexeev用Harmonic的Aristotle工具完成形式化。