「复杂推理任务」共找到 4053 篇相关文章
0.005%参数量超越SOTA！提升模型能力无需庞大奖励模型
上海交通大学等校联合团队提出轻量级奖励模型SWIFT，利用大模型隐藏状态线性特征，仅训练极小线性层，在推理任务中超越主流奖励模型，实现计算效率与准确率双提升，且在多领域表现出色。
AI修真的一年：学者们怎么看“真智能”？｜甲子光年
甲子光年在年终盛典对话三位学者，探讨AI“真假智能”。学者们提及强化学习、推理、多模态等技术突破，分析研究路径，还谈选择标准与未来期待，指出AI是工程实践命题，真与假关乎信念选择。
告别微调！斯坦福提出Agentic上下文工程
当前微调大语言模型成本高、不灵活，‘上下文适应’方法有短板。斯坦福大学等提出ACE框架，将上下文变为动态‘战术手册’，解决现有问题。论文通过实验验证其在性能、成本和效率上优势，为大模型发展指明新方向。
如何改变AI研究范式？谷歌DeepResearch新方法TTD-DR原理与实现 | 原理篇
谷歌提出新的DeepResearch方法TTD - DR，它模拟人类研究范式，将Agent起草的初稿视为‘含噪声输出’，经多轮检索 - 改进使初稿成高质量终稿，还引入自进化机制，测试显示其在复杂任务上领先。
Anthropic 发布 AI Agent 上下文工程指南
今年6月Andrej Karpathy提出用「上下文工程」取代「提示词工程」。Anthropic发布工程博客呼应此观点，指出构建AI应用重心转向策划上下文。文章详述上下文工程重要性、有效上下文剖析、检索及长时任务应对技术等。
RL救不了泛化性！揭示LLM数学Reasoning的深层瓶颈
大型语言模型在数学竞赛级任务依赖机械化推理，现有评测集有缺陷。UC Berkeley团队提出OMEGA基准量化其数学泛化能力，实验揭示复杂度引发性能崩塌等问题，指出LLM创新组合难，给出改进方向。
谷歌AI的“心脏”长什么样？读懂TPU就够了
文章介绍了谷歌TPU的发展历程，从2015年为解决AI计算效率瓶颈自研，发展到如今成为谷歌“经济支柱”。还对比了谷歌、英伟达、亚马逊的芯片路线，强调谷歌全栈垂直整合策略使TPU在推理时代优势明显。
Qwen3.8-Max首发上线阿里千问AI平台，API服务与Token Plan同步开放
今日，阿里巴巴发布新一代基座大模型Qwen3.8，千问AI平台首发其Max版API服务与Token Plan。Qwen3.8参数量2.4万亿，性能居前列，推理快且能自主编程。API性价比高，平台还为Token Plan用户提供优惠。
做了十年设计，这次真觉得自己多余了｜GPT-Image-2 上手实测
作者对刚发布的GPT - Image - 2进行上手实测，发现它无需复杂提示词，随手几个字就能出好效果。在互联网运营图片、知识类卡片、游戏设计、论文解释、网页设计等多领域表现出色，或冲击设计行业。
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”？记忆张量 CTO 李志宇：智能体能力会拉开差距，长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇，他指出 Scaling up 经济效益下降，大模型公司正变系统公司，核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差，价格战或加剧。智能体是主赛道，但现有模型推理能力不足。