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算法论文7

超越Claude 3.5和o1!8B模型靠「分层投票+测试时训练」逆袭

近日MIT研究者发现测试时训练在大模型应对复杂推理问题时,能分解任务提升回答准确率。8B的lemma3模型经此方法,在ARC和BBH数据集上性能显著提升,超Claude 3.5等。但该策略部署效率低。

新智元
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模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum

本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略,团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略,认为扩大模型规模和数据量仍重要,合成数据是延续Scaling Law的关键。

AI科技大本营
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Claude最强领域被GPT反超!GPT 5.5最难编程基准破0

编程领域曾由Claude引领,如今GPT 5.5在大模型解决率为0%的最难编程基准上实现突破。程序重建基准测试(ProgramBench)考验严苛,过往模型解决率为0,GPT 5.5高和超高推理模式成功破局,展现了不同解题风格。

AIGC开放社区
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告别模板时代!妙多VP张昊然:生成式AI如何驱动UI设计的范式革命

在AICon2025上海站,妙多副总裁张昊然分享生成式AI在UI设计领域的影响。他回顾初代生成式UI的‘套模板’技术,讲述技术革新后回归代码生成界面,还探讨让AI理解设计系统、妙多AI 2.0理念及未来UI工具假设。

InfoQ
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诺奖、金牌与SOTA:谷歌2025八大领域核心突破年终回顾

2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点,谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理科学发现领域均有突破,如Gemini 3系列、Ironwood芯片等,还在各领域有诸多应用与探索。

AIGC开放社区
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【博客翻译】使用PyTorch加速生成式AI第四部分:Seamless M4T,快速优化

这是使用纯原生PyTorch加速生成式AI模型系列博客的第四部分,专注加速FAIR的Seamless M4T - v2模型。通过torch.compile + CUDA Graph,在不损失精度下实现text decoder模块2倍、vocoder模块30倍加速,端到端推理2.7倍加速。

GiantPandaLLM
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AI大模型开发核心技术栈:从框架到部署的全景解析

本文为开发者提供2025年AI大模型开发核心技术栈图谱,解析四大核心支柱技术。基础开发框架含深度学习与AI Agent框架;模型训练与微调有分布式训练、参数高效微调;推理优化含关键技术与主流框架;AI编程辅助工具分主流形态且有发展趋势。

AIGC开放社区
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AI证伪百年数学猜想被打假!Lean证明惊现漏洞,哥大教授破防了

OpenAI新推理模型取得十项数学进展,如证明非Sofic群存在性等。哥伦比亚大学副教授Henry Yuen对其量子并行重复定理证明既兴奋又失望,因证明有AI味且难理解。此外,Lean证伪科拉兹猜想被指利用内核漏洞,专家提醒Lean验证有局限。

新智元
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蚂蚁开源 x SGLang Meetup技术回放解读系列之面向DeepSeek系列模型的深度优化与实践

文章是对蚂蚁开源x SGLang Meetup中「蚂蚁Theta面向DeepSeek系列模型的深度优化和实践」分享的解读,详细介绍了在H20-96G上对DeepSeek系列模型推理的优化方案,包括Prefill和Decode阶段的优化、通信优化、观测诊断等,并给出了评测结果。

GiantPandaLLM
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具身机器人能搞定超市盘点吗?全球七万门店正在给出答案

本文报道汉朔科技联合X-Era Lab(拓元智慧),依托汉朔全球近7万家门店的电子价签数字化底座,结合拓元自研原生世界动作模型VWA,探索具身智能在零售门店盘点、巡检、补货场景的商业化落地,验证具身智能能否从演示Demo转化为稳定运行的生产级系统

量子位