「跨领域推理」共找到 3813 篇相关文章
不卷速度卷验证，陈天桥MiroMind精准预测15天后黄金价格
陈天桥带队的MiroMind发布新一代重型推理智能体MiroThinker-1.7和MiroThinker-H1，在基准测试中表现优异，超越众多顶尖模型。该模型不仅通用任务强，在科技金融等专业领域也表现亮眼，还能承担真实长链条智力任务。
Gemini 3.5 Pro绝密泄露，前端赶超Fable 5！
全网被Gemini 3.5 Pro泄露刷屏，传闻7月17日发布。它在前端生成表现出色，一次成型、精准零失误，性能超Fable 5，但在硬核推理等任务上不如Fable 5和GPT - 5.6。谷歌为其重预训练，还准备对标GPT - Image 2的图像模型。
2026年具身智能进入“上市大年”
2026年开年不到三月，具身智能赛道涌入200亿热钱，7家企业成百亿估值独角兽，超20家明确上市计划。虽2025年该领域有泡沫成共识，但因政策加持、技术突破等因素，投资机构仍重金下注。行业格局分六大派系。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
超越Claude 3.5和o1！8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭
近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时，能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法，在ARC和BBH数据集上性能显著提升，超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。
一个运行了80年的算法，我们现在才真正理解它？
近80岁的单纯形法是优化领域基石，广泛用于包裹配送、飞机航线规划等，但此前没人能从理论上完美解释其高效原因。现在，Huiberts和Bach找到了谜题的最后一块拼图，不仅让算法更快，还从理论上解释了现象。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
别死磕百万上下文了！Neo4j CEO 详解知识图谱：如何把大公司的“隐性知识”塞进 AI 的脑子？
Neo4j CEO Emil Eifrem 在播客中表示，AI 缺的不是更多上下文，而是上下文关系。图数据库能提供带结构的上下文，解决向量搜索难以解释的问题。GraphRAG 结合向量搜索与图遍历，可提高准确率。此外，还介绍了图数据库在多领域的应用及相关工具。
【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分：Seamless M4T，快速优化
这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分，专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph，在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速，端到端推理2.7倍加速。
NUS Show Lab 寿政教授：打通自回归与离散扩散，打造下一代具身大模型底座｜ECCV 2026
本文整理自新加坡国立大学Show Lab负责人寿政教授在ECCV 2026的分享，团队研发融合自回归与离散扩散的Show-o/Show-2统一架构，解决多模态理解与生成融合痛点，延伸至具身智能领域，突破数据稀缺、推理延迟等核心瓶颈。