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李静海院士团队:未来数据系统的逻辑与架构 | Engineering
本文展望数据科学未来,强调其对AI重要性。探讨科学数据系统挑战,提出收集处理原则,指出要重视数据系统逻辑与架构研究,建立标准协议框架,促进AI健康发展。
让AI学会潜意识推理,Sapient发布类脑模型HRM
新加坡初创公司Sapient Intelligence发布仅2700万参数的分层推理模型HRM,在多项高难度推理任务上超越大模型。它绕过大模型推理困境,借鉴大脑机制,训练效率高,开源后GitHub星标突破10.3k。
LLM本质上永远无法实现真正的正确推理
日本埼玉大学荣誉教授Jingde Cheng论文指出,以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)本质上无法实现真正的正确推理。论文定义了“正确推理”,从逻辑和计算原理论证其局限性,为推理智能体研究指明方向。
隐形束缚:RLVR为何无法突破LLM的推理边界?
大型推理模型进展依赖带可验证奖励的强化学习(RLVR),但它能否扩展模型推理能力存疑。本文通过理论证明与实验,揭示RLVR存在“隐形束缚”,只能在基座模型初始能力内优化,难以发现新解。
GAIR 2025 「数据&一脑多形」分论坛,激辩 AI 演进路径
在 12 月 13 日 GAIR 大会“数据&一脑多形”分论坛上,探讨了数据价值重构与“一脑多形”架构革命。多位嘉宾围绕具身智能数据、“一脑多形”技术展开分享与讨论,为人工智能发展提供新思路。
彻底改写Transformer!「能量驱动架构」横空出世,通用推理时代要来了?
UIUC、斯坦福与哈佛联合提出全新「能量驱动Transformer(EBT)」架构,打破「前馈即推理」旧范式,以能量最小化模拟人类思维,训练更高效、推理更精准,在多方面超越传统Transformer。
一站式智能分析引擎,快速构建企业级数据分析 Agent
在数据驱动的商业环境中,传统数据分析流程有诸多局限。本文介绍基于阿里云实时数仓 Hologres 和阿里云百炼的联合方案,结合 Function AI 平台,可构建企业级数据分析 Agent,实现端到端加速。
微软分享三大王炸算法:突破大模型推理瓶颈,性能大涨
今天凌晨微软官网分享三大创新算法,即rStar - Math、LIPS、CPL,可助大模型突破推理瓶颈,增强数学推理和思考链能力,还介绍了各算法原理、优势及对应论文地址。
一篇综述:知识图谱的3种类型,6大推理任务
知识图谱(KGs)在认知智能系统中作用关键,知识图谱推理(KGR)能基于现有事实推断新知识。文章综述了3种知识图谱类型、6大推理任务,介绍推理方法、应用,还指出KGR面临的挑战与机遇。
EMNLP 2025 浙大&蚂蚁 | 提出动态压缩CoT推理新方法:LightThinker
随着AI发展,大语言模型处理复杂推理任务能力提升,但推理时产生大量中间步骤和文本,拖慢计算速度、增加资源压力。浙大、蚂蚁等机构研究者提出LightThinker,可动态压缩推理步骤,降低内存占用和计算成本。