「AI推理加速」共找到 11077 篇相关文章
刚刚,清华团队用27M参数击败o3-mini!或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文,展示Hierarchical Reasoning Model(HRM)。该模型仅27M参数、1000个训练样本,在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high,或改变AI发展方向。
腾讯混元团队最新研究:让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》,尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数,而非依赖固定参数。通过多类实验验证,这种方式在图像编辑等任务中有明显优势,还降低了训练复杂度。
突破Agent长程推理效率瓶颈!MIT&新加坡国立联合推出强化学习新训练方法
AI Agent处理复杂任务时显存、算力问题凸显,MIT和新加坡国立大学联合提出MEM1框架。它基于强化学习,让智能体学会管理记忆,实现近似常量级显存开销,在多方面表现超越大模型。
AI Agent搞定世纪首次菲尔兹奖成果形式化!一周时间独立完成,20万行代码已公开
Math公司的AI Gauss用5天完成原本需6个月的菲尔兹奖级数学成果形式化证明,一周搞定24维情形,还修正原论文错误。其创始人是xAI联合创始人Christian Szegedy,代码已公开。
英伟达成开源新王?Nemotron 3全新混合专家架构,推理效率升4倍
北京时间今天凌晨,英伟达发布 Nemotron 3 系列开放模型,含 Nano、Super 和 Ultra 三种规模。Nano 已上线 Hugging Face,采用混合 MoE 架构,推理效率提升显著。该系列还具备多种核心技术和实用能力,相关工具和数据集也已开源。
龙虾让位!硅谷顶流AI「爱马仕」一夜闯进微信,冲上全球第一
硅谷新宠Hermes Agent爆火,GitHub揽6.6万星,原生接入微信引开发者关注。其署名的首篇‘顶会级’论文提出Autoreason推理方法,指出传统‘自我优化’弊端,展示出小模型逆袭等优势。
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。
英伟达把8个AI和8台机器人关在一起,它们学会了自己做实验
英伟达高级研究科学家公布“ENPIRE”项目,8个AI与8台机器人组成科研团队,能自主做实验。研究测试三种coding agent,Codex表现最佳。系统分两阶段,虽有局限但有新发现。
媲美DeepSeek!腾讯开源新版混元模型:AI Agent强化,超30种智能体指令
腾讯开源混元大模型最新版本Hunyuan - A13B,为专家混合模型,有800亿参数,130亿激活。支持快慢思考模式,针对AI Agent强化,设计超30种智能体指令。测试成绩超DeepSeek - R1等,架构和训练有优化。
最窒息的Bug:Agent循环搜索原地打转?SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning(SGR)是革命性AI研究智能体框架,用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」,解决AI助手复杂研究任务的三大痛点,模拟人类研究过程,适用于多场景。