「深度思考大模型」共找到 8368 篇相关文章
本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享！
当大模型训练成本飙升、数据枯竭，推理阶段扩展Test-Time Scaling（TTS）成研究热点。论文提出四维正交分析框架，梳理主流技术路线，提炼发展路径，给出操作指南与未来思考，本周六将直播分享该综述。
Google这个1.5w star 项目牛皮，99%准确率！
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika，抛弃固定规则匹配，用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型，单CPU毫秒级推理，支持200+格式，准确率约99%，已大规模落地。
ChatGPT大更新推出学习模式！“一夜之间1000个套壳应用又死了”
ChatGPT大更新，推出学习模式，像老师般引导思考，对多类用户开放。它由OpenAI与多方合作打造，结合学习科学成果。目前用提示词实现，未来会训练进模型，还将多方面改进，或重塑教育模式。
DeepSeek-V3.1 发布，官方划重点：Agent、Agent、Agent！
2025年8月21日，DeepSeek V3.1正式发布。它采用混合推理架构，支持双模式，网页端、App、API均升级，上下文拓展至128K。其智能体能力增强，思考与输出效率提升，还具备API新特性，模型已开源，价格也将调整。
用人类脑电波教 AI 开车，这位清华 90 后学者直言隐式信号里藏着 AGI 的关键 | 万有引力
清华大学龚江涛团队用人类驾驶员脑电波教会自动驾驶模型“思考”，成果E³AD发表于NeurIPS 2025。龚江涛从计算机转向人机交互，在多段科研经历中积累经验，探索将人类“直觉”赋予AI。
Deepseek是被降智了吗？
作者认为Deepseek被降智，存在诸多问题，如不懂用户意图、长文理解差、措辞怪异、提示词调教难、无脑捧杀、幻觉率高、深度思考弱等，还对比了与GPT在人际交往话题回复上的差异。
评测也很酷，Data Agent 自动化评测的三层框架与实战
在大模型技术飞速发展下，评估应用效果成难题。字节跳动尹小明分享自动化评测技术，提出三层评测框架，还介绍 Text - to - SQL 及深度研究评测改进，以及评估平台建设，最后展望自动化评测未来方向。
北大、字节、中科院自动化研究所等提出图像并行生成新范式
北大、字节等团队发现多模态模型先思考后作画会降低图像语义保真度，因自回归架构有误差传播问题。为此提出并行多模态扩散框架MMaDA - Parallel，构建ParaBench基准，多项优化后在测试中击败Bagel。
AI发现医生看不见的隐藏心脏病风险，近90%准确率远超人类专家｜Nature子刊
登上《Nature》子刊的研究显示，约翰霍普金斯大学团队开发的多模态AI模型MAARS，用深度学习处理原始MRI图像，实现对心源性猝死风险高精度预测，准确率达89%，还能辅助制定个性化医疗方案。
DeepSeek在Agent上做了件大事！
昨天DeepSeek发布V3.2正式版，强化Agent能力并融入思考推理，其在Agent评测达开源模型最高水平。文中分析Agent成开源‘心病’的痛点，介绍DeepSeek相关解决策略及成果，还给出使用示例。