「模式化推理」共找到 3487 篇相关文章
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。
前钉钉最年轻副总裁的AI冒险:当AI开始“雇佣”人类|甲子光年
前钉钉最年轻副总裁王铭带领攀峰智能K2 Lab获数千万元种子轮融资。其首款产品拟人化商业专家Moras是全球首个面向超级个体的商业化Agent,解决海外达人变现痛点,采用‘底薪+提成’模式,还探索‘AI雇佣人’新商业模式,目标成AI时代的Shopify。
下一站AI创业主线:别卷模型了,把这件事干成才重要
在AGI Playground 2025上,极客公园张鹏与三位投资人探讨Agent时代投资。他们认为AI创业进入「拼交付」时代,多模态短期影响被高估、长期潜力被低估,通用Agent是巨头之争,垂直Agent是创业机会,还会催生新基础设施,付费模式向按结果付费演变。
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。
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。
生财有术小连:微信问一问蓝海机会,用搜索玩法抢占流量先机
生财有术小连分享微信问一问运营经验,指出其支持真人分享、有“去AI化”特点及“强SEO搜索、排名”机制。介绍视觉霸占、抢词根等玩法,还给出内容与ID绑定等运营建议,称当前是SEO玩法的蓝海时期。
Claude Code 5亿美元背后的AI工程革命
文章介绍了Claude Code的诞生故事、技术选型、开发流程等。它从听歌小工具变为年入5亿美元产品,90%代码自写,开发流程快,还重新设计终端交互。Anthropic团队各环节AI化,也有特殊条件,有些经验可借鉴。
【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。
十年老技术开发的 AI Agent 探索之路
本文是腾讯程序员探索 AI Agent 开发的经验分享。他从手动管理多终端的困境出发,介绍了突破并发上限、以代码优先解决 AI 需求、避免 Vibe Coding 翻车等内容,还阐述了 24h 打工人系统构建及 Agent 自举,最后探讨行业协议和 Goal-Driven 模式。