「并行推理」共找到 2226 篇相关文章
成本暴降88%！通义实验室、北大发布ZeroSearch，无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要，但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此，通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架，无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力，显著降低成本。
Qwen3.8-Flash：全新架构，更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型，它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级，降低训练与推理成本，即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
大模型之外，向量存储如何支撑 Agent 的检索链路
文章指出大模型负责理解、推理和生成，而Agent需获取外部数据等。向量存储可将数据转化为语义向量，在Agent执行任务时找回相关内容。文章探讨向量存储技术方向，分享做法，还演示阿里云两种Serverless向量存储用法。
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。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍，百川循证增强大模型横扫全球医学考试！
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus，将循证医学理念融入训练和推理，首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低，多国医考成绩优异，已上线百小应APP并开放API。
【博客转载】CUDA Reduction
文章来自Lei Mao，介绍CUDA归约操作。先阐述归约操作在并行计算中的常见性，接着实现两个批量归约求和kernel，还给出构建和运行示例的命令及结果。最后探讨大数组归约求和的方法及性能影响。
实证：现在的LLM根本不会Reasoning！
论文指出当前大推理模型（LRM）如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”，遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试，有三大颠覆发现，还揭示思考过程的荒诞现象，直指行业痛点并给出发展方向。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。