「多选题评测」共找到 4547 篇相关文章
长程任务飙升98%,斯坦福Skill原生LLM来了
普林斯顿、CMU、斯坦福、牛津等提出Skill-Native大模型,提出Skill Entropy度量技能切换难度,搭建Skill²-Bench评测,还将熵用作训练信号提出Skill-Entropy RL,提升多模型准确率,且技能熵可复用。
竞赛编程Agent进入全球前十!南大、清华新模型CF rating超3500
大语言模型在竞赛编程场景易失败。南大、清华等研究者提出Solvita框架,由四个角色形成闭环,构建可训练图结构知识网络积累经验。实验显示其在多评测中表现强,提升不靠增加token。
GPT-5来了,全面第一,但不是AGI
2025年8月7日OpenAI推出GPT-5。它是统一系统,在多评测中领先,性能远超前代和竞品,价格便宜。但也有图示bug,马斯克称Grok 4在ARC - AGI上击败它,部分网友失望催GPT - 6。
数学编码超越O3-high,英伟达版「DeepSeek R1二代」推理模型开源~
Nvidia开源OpenReasoning-Nemotron系列模型合集,采用Qwen2.5架构,基于500万条轨迹训练。评测输出长度最高64K token,多版本刷新SOTA。其‘heavy’模式有独特能力,32B版在数学与编程基准超越O3(High)。
大模型最后一层竟是推理累赘?绕开对齐税,奥数准确率暴涨 22.4%!
Qwen团队等最新研究打破传统认知,揭示‘对齐税’现象。提出置信解码策略,在多架构、评测集上表现出色,能绕过‘对齐税’,提升推理准确率,且工程开销低,为大模型发展提供新思路。
完全开源的7B模型,性能比肩主流LLM,训练成本仅16万美元,复现DeepSeek的强化学习!
Moxin-7B由多机构团队联合开发,遵循“开源科学”原则,公开全流程细节。它训练成本仅16万美元,评测表现亮眼,在架构、数据策略、训练过程等方面有创新,为中小企业提供可控AI方案。
医疗领域DeepSeek时刻:蚂蚁 · 安诊儿医疗大模型正式开源,登顶权威榜单
2026 年初,OpenAI 报告显示不少人用 ChatGPT 咨询医疗问题,还发布了 ChatGPT 健康。近日,蚂蚁集团等开源的蚂蚁・安诊儿医疗大模型或成最优解,它参数量大,在多评测中登顶,技术优势明显。
8B 端侧写作智能体 AgentCPM-Report 开源,DeepResearch 终于本地化
1月20日,8B端侧写作智能体AgentCPM - Report开源。它以端侧模型为核心,实现本地化部署与SOTA性能双重突破,亮点在于极致效能、本地安全保障,在多评测基准表现出色,部署便捷,两大创新支撑其优秀性能。
首个时空时序推理框架:让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型,能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准,采用三阶段训练策略,模型在多任务表现优,成本低且泛化能力强。
腾讯与中科院联合提出R-4B,一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷,腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B,通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考,在多评测中达SoTA,省资源且效果好。