「AI推理模型」共找到 13737 篇相关文章
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难?
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限,介绍“LX0.1”AI专家助手构建,还提及分层评测、人机协同等优化,最后展望AI在云迁移的未来方向。
理解帮助生成?RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡,常理解强但生成弱。本文提出重建对齐(RecA)自监督后训练方法,不改动架构,用未标注图像训练,在多模型实验中提升性能,部分达SOTA。
刚刚,DeepSeek论文登上Nature,更多细节披露!
9月17日,梁文锋担任通讯作者的DeepSeek - R1推理模型研究论文登《Nature》封面,它是全球首个经同行评审的主流LLM。不靠人工标注,靠强化学习激发推理能力,学会‘自我反思’,在多任务上优于传统模型。
AI生成的图片正在反向对齐人类的审美?ICML 2026观点论文Spotlight
UBC和Weathon Software研究指出,图像美学对齐削弱艺术表达。开发者用评估模型让图像生成模型产出符合人类审美的图片,但这导致图片同质化,限制艺术多元性,作者还提出六个相关担忧,并做多项测试验证。
从OpenAI AI Phone到Gemini on Android:AI手机时代需要怎样的Agent Harness?
过去一年,AI与手机关系被重新定义,腾讯混元等机构研究PhoneHarness,关注AI在手机上行动及任务完成验证问题。它让手机Agent行动不止GUI,还有Bench检验执行结果,推进AI手机基础设施建设。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角,基于OpenDigger数据,分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图,涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域,还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
当AI比我们更聪明:李飞飞和Hinton给出截然相反的生存指南
如今AI发展火热,人类对其安全担忧已久。李飞飞和Hinton在Ai4 2025上给出相反答案,前者认为AI会成人类伙伴,安全性靠设计等;后者觉得超级智能或难控制,要造‘关心人类’的AI。还探讨了AI行为两种解读。
从输入指令到代码落地:Cline AI 源码浅析
文章从源码角度剖析 Cline AI 将自然语言指令转化为编程任务的过程,包括启动调试、前端输入、主进程处理、任务初始化、构建提示、模型请求等环节,指出核心是 prompt 组装和 tools 调用。
用AI把一段视频变成可视化网页,Google的新模型又卷飞了。
Google将Gemini 2.5 Pro更新为05 - 06版,此版代码能力在WebDev Arena盲测竞技场登顶,还提升视频理解能力,可将视频变成可视化网页,虽产品有不足,但模型进步值得肯定。
我让10个大模型又参加了完整版数学高考,第一名居然是它。。。
作者让10个大模型参加完整版数学高考,单独制定规则,邀朋友协助测试。结果令人意外,单选题第6题成噩梦,多模态题大模型几乎全军覆没。讯飞星火和豆包145分并列第一,Qwen3屈居第三。