「多模态数学推理」共找到 2913 篇相关文章
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
过去两年大模型推理能力跃迁,谷歌等机构研究指出,推理能力提升源于模型推理时隐式模拟类多智能体交互结构“思维社会”,还提出利用“群体智慧”新方向,并介绍了研究方法、实验结果等。
DeepSeek-R1推理智能从哪儿来?谷歌新研究:模型内心多个角色吵翻了
谷歌等机构研究指出,推理模型能力提升源于‘思维社会’,即模拟类多智能体交互结构。如 DeepSeek - R1 等在推理中展现高视角多样性,对话特征能提升推理准确率,还提出利用‘群体智慧’新方向。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN:跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN,介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力,在多方面超越现有解决方案,还给出了详实对比实验数据。
R-HORIZON:长程推理时代来临,复旦NLP&美团LongCat重磅发布LRMs能力边界探测新范式
复旦大学与美团LongCat Team联合推出R - HORIZON,它是首个系统性评估与增强LRMs长链推理能力的方法与基准。提出Query Composition方法构建评测基准和训练数据,评测发现主流模型长链推理性能断崖式下降,还分析出三大瓶颈,训练后模型性能双重提升。
「AI重大飞跃」OpenAI官宣:内部实验模型在IMO 2025中取得金牌,GPT-5即将发布
OpenAI研究员Alexander Wei宣布团队开发的内部推理模型在IMO 2025中获相当于人类金牌成绩,还透露GPT - 5即将发布。模型按人类规则评估,解决5个问题,代表AI通用推理能力飞跃,成果不局限于数学推理。
从单领域到多能力协同:数据混合如何重塑AI的强化学习
上海AI Lab的OpenDataLab团队通过大规模实验剖析可验证强化学习(RLVR)在多领域推理中的机制,发现逻辑与数学数据相互支持、代码推理有跨领域混合效应等,为构建AI推理模型提供关键发现。
Mistral的首个强推理模型:拥抱开源,推理速度快10倍
本周二,欧洲人工智能公司 Mistral AI 发布全新大语言模型 Magistral 系列,有企业版 Magistral Medium 和 24B 参数开源版 Magistral Small。它推理强、多语言表现好,速度比竞品快 10 倍,应用于主流云平台,成本有竞争力。
视觉感知RAG × 多模态推理 × 强化学习 = VRAG-RL
数字化时代视觉信息愈发重要,传统RAG方法处理视觉信息面临挑战。阿里巴巴通义实验室的VRAG - RL将强化学习引入多模态智能体训练,革新检索生成范式,提升视觉语言模型多方面能力,代码已开源。
推理时扰动高熵词,增强LLM性能
香港科技大学(广州)研究团队发现LLM推理时,一小部分高熵词显著影响输出正确性。基于此提出MTI方法,含Selective CFG intervention与Lightweight negative - prompt guidance,无需额外训练,能提升模型推理能力。
陶哲轩转发!华人数学博士后反超DeepMind AI,停滞18年数学问题1个月内3次突破
DeepMind的AlphaEvolve打破集合和差问题18年纪录,华人博士后Fan Zheng等数学家出手反击。人类用测度集中性少量辅计算机,1个月内该问题3次突破,陶哲轩称不同方法可互补推动数学进步。