「推理时纠错」共找到 2632 篇相关文章
智谱终于发布GLM-4.5技术报告，从预训练到后训练，细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版，成绩亮眼引热议。现其技术报告发布，详述预训练到后训练细节，还介绍了开源 RL 框架 slime，展示模型架构、训练阶段等，评估了在多任务上的表现。
阿里AI 重磅第4发：电影级MOE 视频模型Wan2.2正式开源！
阿里通义团队开源电影级视频生成模型Wan2.2，将光影、色彩、镜头语言装进模型，支持60多参数自由组合。它是业界首个用MoE架构的视频生成模型，推理省计算资源，性能超主流模型，获国外网友盛赞。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
强化学习之父：LLM主导只是暂时，扩展计算才是正解
新晋图灵奖得主、强化学习之父Richard Sutton在新加坡国立大学演讲时预测，大模型主导是暂时的，未来五年甚至十年内不是技术前沿。他认为AI应从依赖人类数据转向体验学习，强化学习潜力需靠扩展计算支撑。
AI辩论能力碾压人类，81.7%概率让你信服！研究登Nature子刊
《自然·人类行为》研究指出，在线辩论中，大语言模型根据对手特征个性化论点时，比人类更具说服力。实验显示，与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点，应加强对大模型舆论操控的监管。
极低成本，复现GPT-4o图像风格化一致性！NUS推出OmniConsistency
NUS ShowLab 推出 OmniConsistency，解决开源扩散模型在图像风格化一致性上与商业 API 的差距。它成本低，能在保持风格化效果时精准保留图像细节等，还解决了风格化与一致性的跷跷板问题，且兼容性强。
Redis 之父：哪怕被喷我也得说，AI 远远落后于人类程序员！开发者跟评：用大模型气得我自己写代码都有劲儿了
Redis 之父 Antirez 分享研发经历，认为人类程序员比大模型出色，人类能打破常规想出更有效解法。他在修复 Redis 复杂 bug 时，与 Gemini 2.5 PRO 交流，凸显人类创造力优势。开发者看法不一，AI 虽成工具但缺创造力。
一张俯视图，竟然能生成完整3D小镇？
获取高质量3D场景成本高、耗时长，现有3D生成模型扩展到完整场景生成时问题多。加州大学提出无需训练的3DTown框架，能从单张俯视图合成真实连贯3D场景，虽有挑战但表现优于基线方法。
不再“纸上谈兵”：大模型能力如何转化为实际业务价值
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀华为云郑岩、蚂蚁集团杨浩、明略科技吴昊宇，探讨大模型驱动业务提效。分享场景探索、技术落地经验，如选模型考量因素、AI Agent 创新等，还提及 MCP 应用与未来展望。
Next.js 真有那么好用吗？Netlify 谈他们遇到的六个现实问题
Netlify 部署大量 Next.js 网站时遇到诸多挑战。如无适配器支持、无生产级无服务器部署文档、存在未文档化行为、未基于开放 Web 标准、缺乏路线图可见性和发布可预测性等，并提出应对办法与展望。