「多阶段推理系统」共找到 4060 篇相关文章
GPT-5的魔幻现实主义：当技术神话撞上用户预期
奥特曼宣传数月的GPT - 5上线24小时遭用户吐槽，实测基础数学、拼写有问题。其采用智能路由系统，调教欠佳。奥特曼承认自动切换器故障，基准测试结果混乱，还暴露AI评价难等问题。
医疗AI平台Abridge获3亿美元，估值53 亿美元
医疗AI平台Abridge获3亿美元E轮融资，估值达53亿美元。其利用AI为医疗场景服务，核心功能“环境监听”可生成临床笔记。目前超150家医疗系统使用，正拓展收入周期管理等业务。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
Claude Code把自己的提示词删掉80%，我照着砍了自己的60%
Anthropic将Claude Code系统提示词删减超80%，编码评测表现无明显下降。文章阐述删减背后判断，给出六条变化策略、四类文件写法及两条方法论，还介绍实施步骤，作者按此精简提示词约60%。
我把斯坦福最火的一门课，做成了Prompt来帮我设计人生。
作者受《人生设计课》启发，将课程内容做成Prompt借助Claude辅助设计人生。此Prompt分四阶段，经多轮对话生成蓝图，含现状、问题、计划等，还提及原型行动和失败免疫，多位同事使用后有新感悟。
阿里巴巴新论文：让LLM学会管理记忆，告别人工规则
大型语言模型处理长对话或复杂任务时，记忆管理靠人工规则，效果有限。阿里巴巴团队新论文提出把记忆管理变为可学习的强化学习策略，AgeMem框架统一长短期记忆管理，经三阶段训练，效果显著。
极简主义的胜利：清华团队用最简单的强化学习配方刷新1.5B模型纪录
清华、伊利诺伊大学和上海AI实验室团队提出JustRL架构，仅用单阶段训练和固定超参数，在1.5B模型上刷新性能纪录，计算量仅为复杂方法50%，挑战了复杂技术堆叠现状。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。
开放世界任务成功率82%！美的攻克机器人泛化控制难题
美的AI研究院和华东师范大学联合提出ChatVLA - 2模型，引入动态混合专家架构和双阶段训练流程。真机实验显示其开放世界任务成功率达82%，远超现有方法，为通用机器人控制提供新思路。