「非推理模型」共找到 8468 篇相关文章
AI应用如何落地政企?首先不要卷通用大模型
ISC.AI 2025大会显示智能体技术加速渗透产业。360政企AI业务与智能体深度绑定,其落地有三重逻辑:不追通用大模型,聚焦小场景;用“乐高式”工厂赋能;安全与AI深度融合是必选项。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
阿里、南开大学发布免训练,视频大模型创新压缩方法
视频模型序列化处理影响推理速度与扩展性,传统token压缩方法在视频理解中有问题。阿里通义实验室与南开联合发布LLaVA - Scissor,用SCC方法和两步时空压缩策略,实验显示其性能优于其他方法。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师,探讨大模型入研发体系的变化。涉及提效、协作、角色分工等方面,还谈及工程师特质、效率焦虑、岗位数量等问题,6 月北京 AICon 大会将深入交流。
LeCun世界模型:48倍规划速度,单卡就能跑
Yann LeCun团队推出LeWorldModel世界模型,仅靠两条数学规则,让机器几小时学会物理运转逻辑,动作规划速度超同类48倍。它跳出复杂训练修补怪圈,单卡训练,在多环境测试表现出色,还展现对物理法则的深刻理解。
ICLR 2026 | ProSafePrune:一剪见效,告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune,被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪,降低过度拒绝率,不损安全防御能力,还提升通用任务性能,为 LLM 安全部署提供新思路。
150%训练效率提升:感知检测小模型训练优化方法
文章基于业务实践,总结感知检测小模型在不同算力卡上的训练方法,为智能驾驶场景提供借鉴。介绍测试环境、技术架构,分析环境依赖冲突、源代码适配等问题并给出解决方法,还提及性能优化及测试结果。此外还介绍用 RAGFlow 构建私有知识问答应用。
大模型进入研发体系后,我们看到了这些变化
InfoQ《极客有约》X AICon 直播邀请同程、网易、百度工程师探讨大模型入研发体系的变化。指出其在提效、协作、分工上作用大,还分析了适用场景、工程师收益类型及核心竞争力等,也提及效率评估、代码生成等问题。
图像分词器造反了!华为 Selftok:自回归内核完美统一扩散模型,触发像素自主推理
华为盘古多模态生成团队推出 Selftok 技术,通过反向扩散将自回归先验融入视觉 token。它突破传统,实现因果 token、强化学习友好型 token 及纯 AR 大一统架构,实验在多方面表现优异,论文还入选 CVPR 2025 最佳候选。
腾讯重磅开源!端到端视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley
腾讯混元正式开源端到端视频音效生成模型 HunyuanVideo-Foley,适用于多场景。它采用新型框架结合 REPA 策略,有三大核心优势,能适配多种场景,抑制底噪,保证音频保真度。