「深度推理能力」共找到 5079 篇相关文章
基于文本AI的终结?Agent协作可直接「复制思维」,Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代,多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS,将协作从 token 空间转移到潜在空间,实验显示其性能、效率大幅提升。
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。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
清华团队:1.5B 模型新基线!用「最笨」的 RL 配方达到顶尖性能
清华团队用两个 1.5B 模型证明,用最基础的 RL 配方可达到小模型数学推理能力 SOTA。单阶段训练加固定超参数实现 SOTA 性能且省一半算力,训练曲线还很平滑。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
腾讯王者归来:混元图像3.0登顶LMArena!一手实测全球最强图像AI
LMArena最新榜单显示,腾讯「混元图像3.0」在文生图任务中夺冠,碾压谷歌Nano banana和字节Seedream 4。它9月28日开源,性能对标闭源模型,有强大推理、语义理解能力,支持中英文长文本渲染。
深入剖析AI公司正在面临的:「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降,但运营成本尤其是推理费用飙升,使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型,且模型资源消耗远超预期,订阅模式难以为继,还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降,订阅费却飞涨,AI公司怎么了?
文章指出,虽模型训练成本下降,但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境,如 Windsurf、Claude Code 等,还给出避免亏损的三条出路。
IMO 主席正式宣布:Google DeepMind在国际数学奥赛拿下金牌!
Google DeepMind的Gemini Deep Think模型在2025年IMO竞赛获金牌水平成绩。虽比OpenAI公布晚,但实现用自然语言解题质的飞跃。它采用增强推理模式,成绩经官方认证,后续将向用户开放。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。