「推理机制」共找到 2737 篇相关文章
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
Meta这两篇最新Agent Learning论文,有些意思!
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文,从‘如何低成本获得高质量经验’出发,形成技术链,为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图,还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测!教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking,介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级,还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试,肯定其表现,赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
EMNLP 2025 Oral|检索增强 + 两阶段微调:剑桥提出有害内容检测大模型RA-HMD,性能SOTA
多模态有害信息检测是网络内容安全治理的重难点,多模态模型在有害内容检测上有瓶颈。剑桥大学团队提出RA - HMD框架,通过两阶段微调与结构增强,结合检索增强,提升检测性能,被EMNLP 2025接收。
多模态大模型理解物理工具吗?PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench,用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级,测试 32 个模型,揭示了大模型在工具理解上的不足,也为未来发展指明方向。
Windows AI助手免费进化!能操作电脑、登录网页、生成代码
Windows Copilot正式更新,Microsoft 365 Copilot中Researcher智能体新增“计算机使用”能力,能操作电脑、登录网页、生成代码等。更新已在预览版上线,还介绍了其运行机制和性能测试情况。
浅谈上下文工程|从 Claude Code 、Manus 和 Kiro 看提示工程到上下文工程的转变
文章围绕上下文工程展开,介绍其概念、组成与提示工程区别,通过演示说明价值。还分析业界产品实践,如LangChain管理方法、Claude Code架构机制、Manus优化实践、Kiro开发模式,最后展望环境工程。
卡帕西8000行代码手搓ChatGPT,成本仅100美元,训练12小时CORE表现超越GPT-2,手把手教程来了
AI大神Andrej Karpathy新作nanochat,用8000行代码、100美元成本纯手搓克隆ChatGPT。它是极简全栈训练/推理pipeline,训练12小时,CORE表现超GPT - 2,还给出快速上手详细指南。
13万被引!ImageNet作者苏昊或将加盟复旦
近期,「UCSD副教授苏昊将加盟复旦」传言不断,但尚无权威公开信息证实。苏昊是ImageNet早期参与者,科研成果丰硕,论文被引达13.3万。若加盟,或为复旦带来多方面提升,但也面临诸多挑战。
腾讯混元图像3.0开源榜一,工业级800亿参数可商用,附提示技巧
28日,腾讯开源800亿参数的工业级原生多模态生图模型HunyuanImage 3.0,个人和月活≤1亿公司可免费用。它是全球参数量最大、性能最好的开源图像生成模型,技术强、评估表现优,官方还整理了提示词手册。