「迭代优化能力」共找到 4460 篇相关文章
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
手术刀式去噪突破LLM能力上限，从头预训练模型下游任务平均提高7.2% | 中科院＆阿里
中科院计算所与阿里Qwen等团队联合提出RefineX框架，通过程序化编辑任务实现预训练数据精炼。它将专家指导结果蒸馏为删除程序，训练优化模型。用其净化数据训练模型，下游任务平均提高7.2%。
打破大模型编程「数据污染」与「能力虚胖」困境，Meituan-M17团队构建新一代AI编程评测新标准——OIBench
当前大语言模型编程能力评估体系问题多，如评测集饱和、数据泄漏等。Meituan - M17团队推出OIBench数据集，对18个主流大模型评测，揭示模型真实水平，还将举办人机协作编程竞赛。
32B 稠密模型推理能力超越 R1？中国秘密 AI 团队发布推理小模型 AM-Thinking-v1
2025年，国内神秘A - M - team在Hugging Face开源32B推理模型AM - Thinking - v1。它在多推理评测中击败DeepSeek - R1，与超大规模模型成绩相当。团队靠后训练方案挖掘32B模型潜力，探索小体量实现大能力路径。
智能流体力学专题研讨会特邀报告3｜边鑫：混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解
2026年8月，第十四届全国流体力学学术会议在青岛举行，智能流体力学专题研讨会展示了人工智能与流体力学交叉领域进展。边鑫作《混合深度学习与迭代方法的粘性不可压流动加速求解》报告，介绍HyDEA求解框架。
阿里云容器服务覆盖AI全流程，团队透露：OpenAI训练GPT时就用了我们的开源能力
拿下中国AI云市场第一后，阿里云技术产品负责人开展AI Infra分享会。其全栈云计算搭好技术架子，10万GPU集群高效互联，容器服务贯穿AI全流程，还透露OpenAI训练GPT时用了其开源能力。
多模态模型具备“物理推理能力”了吗？新基准揭示：表现最好的GPT-o4 mini也远不及人类！
来自多机构研究人员构建PhyX基准测试，评估多模态模型物理推理能力。测试显示，即便表现最佳的GPT - o4 mini准确率仅45.8%，远不及人类的75.6%，且模型在多方面存在结构性缺陷。
Qwen最新3.7 Max预览版空降！两代超大杯并行迭代，林俊旸走了但还在加速
Arena公布Qwen3.7-Max-Preview和Qwen3.7-Plus-Preview成绩，文本和视觉领域均为国产第一。Qwen3及以后迭代提速，大版本间隔缩至2-3个月，反映阿里Qwen团队进入快速实验、高频交付阶段。
数学奥赛高分摘金，位列大模型榜首，『书生』科学多模态大模型Intern-S1能力再升级 | 通专融合新进展
2025年CMO决赛首设AI测试，书生科学多模态大模型Intern-S1以102分位列大模型得分榜首，远超金牌线和国家集训队入选线。其推理能力提升得益于多项创新，未来将拓展至多领域科研。
半年研发、1周上线，1秒200行代码爆发？美团研发负责人：靠小团队奇袭，模型和工程能力突破是核心
美团基础研发平台工程效率负责人程大同在访谈中解答了美团 AI Coding Agent 产品 NoCode 的相关问题，包括模型性能优化、产品定位、用户画像、使用边界等，还谈及与 CatPaw 的关系及未来规划。