「推理驱动」共找到 2617 篇相关文章
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈!
大型语言模型解决复杂推理问题时,测试时扩展(TTS)是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量,性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路,实验表明其能大幅提升性能,还给出降低成本方法。
最强DeepResearch!通义DeepResearch-30B开源实战:模型部署+LangGraph+A2A全攻略
阿里发布全开源项目通义DeepResearch,在研究任务评测中表现出色,底层是30B的MoE专用推理模型,资源需求低。文章演示了基于该项目构建本地化端到端DeepResearch助理的方法,包括模型部署、Agent实现等。
将科研脏活累活真·丢给AI!上海AI Lab推出深度科研智能体FlowSearch
上海人工智能实验室推出深度科研智能体FlowSearch,它由动态结构化知识流驱动,有三大核心模块。在多个科研基准上性能领先,能让科研更高效,标志科研智能体迈向新阶段,还为未来系统奠定基础。
AI浪潮之下:存储来到聚光灯下
AI浪潮下,行业对存储设备重视上升。其根因是AI业务刺激,数据量增长且推理业务有新需求。信通院报告显示我国存力结构优化,国内厂商迎来机会,平头哥镇岳510主控芯片表现出色,生态建设也在推进。
谷歌靠Nano Banana超越ChatGPT!登顶苹果App Store第一,玩疯了玩疯了
谷歌Gemini凭借Nano Banana超越ChatGPT,在多地苹果App Store登顶。Nano Banana好用且免费,驱动Gemini新增2300万用户,还用于编辑超5亿张图片。文章盘点了Nano Banana多种玩法及提示词,谷歌也借此逆袭。
微软开源3大突破AI Agent模型,仅140亿参数超越DeepSeek-R1
微软研究院开源AI Agent推理模型rStar2-Agent,140亿参数在多测试超6710亿参数的DeepSeek-R1。其通过智能体强化学习,在训练基础、算法、流程上有三大突破,显著提升性能且降低算力成本。
字节Seed提出M3-Agent:像我们一样"记住"与"思考"的长视频理解新范式
字节Seed提出M3 - Agent,这是首个融合实时视听输入、类人记忆构建与自主推理的多模态智能体。它模仿人类记忆机制,解决长视频理解痛点,已被CVPR 2025收录并开源代码,为通用人工智能奠定基础。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型,还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项,经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。
金融智能体落地四阶段,同花顺Agent战略与实践全景
在数字化与 AI 驱动下,金融行业变革正酣。同花顺产品总监路忠文解析 AI Agent 在金融领域实践,结合案例揭示其突破传统业务边界的潜力,探讨落地挑战与趋势,还分享了公司自身 AI 探索历程与实践经验。
Grok 4基准测试被爆极其优异,人类终极考试成绩飙升到45%,碾压o3 和Gemini的20%
API开发者曝光Grok - 4和Grok - 4 Code测试成绩,HLE达35%,推理后飙升到45%,远超o3和Gemini的20%。其他测试也表现优异,但成绩引发争议,有人质疑数据污染,也有人支持,目前数据未官方证实。