「无限深度推理」共找到 2787 篇相关文章
全网最强万字解读:DeepSeek-V4 掀翻了谁的桌子? | GAIR live 030
文章深度解读了DeepSeek-V4,从产业、生态和架构维度拆解其效率账本。它成本低,补齐短板适配昇腾芯片,但极致省钱也有代价,如性能衰减、架构复杂等。还探讨了长上下文、MoE与稠密模型路线差异及商业化潜力。
RL特训出「押题大师」?破解模型微调中的多样性危机与灾难性遗忘
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)成为提升大语言模型推理能力的重要路径,但许多经RL微调的模型出现‘越训越单一’问题。复旦大学等团队聚焦长期被忽视的KL散度项,提出DPH - RL方法,可缓解多样性坍塌。
CVPR 2026|1分钟单图变4D视频!AI看图直接脑补物理规律
北京理工大学和理想汽车等团队提出全新框架PhysGM,引入DPO实现端到端快速前馈推理,能1分钟内将单图生成为4D动态视频,在速度和评价指标上超越主流模型,相关工作被CVPR 2026接收且代码已开源。
北大团队提出 SHINE:将任意文本转化为大模型 LoRA,仅需一次前向传播!
北大团队提出全新超网络架构 SHINE,仅需一次前向传播就能将任意文本转化为大模型 LoRA 参数,支持多轮对话。该方法实用潜力大、架构创新高效,训练流程成熟,推理快速,为大模型持续学习提供新思路。
GPT-5.4 mini+nano突袭,1/3价格养满血「龙虾」!OpenAI彻底杀疯
OpenAI发布GPT - 5.4 mini和nano,继承GPT - 5.4优势,速度快、成本低。在编码、推理、工具调用等方面表现出色,可作为「龙虾」主力模型。还提出分层调度架构,且全线上线,免费用户也能用,但mini长上下文处理有短板。
对话「哈萨比斯传」作者:“他不喜欢奥特曼”
《哈萨比斯:谷歌AI之脑》作者塞巴斯蒂安·马拉比与量子位深度对谈,探讨书中细节与幕后故事。哈萨比斯不喜欢奥特曼,追求知识科学,与奥特曼价值观不同,书中也谈及他成长、错误及面临的困境。
手把手带你构建第一个业务本体(Ontology):为 Agent 绘制业务地图。
文章介绍为企业AI Agent构建业务本体,阐述Agent需本体的原因,讲解TBox与ABox概念。给出构建流程,介绍RDF/OWL标准及Protégé等工具,实战构建‘订单加急交付’本体并验证,还演示Python程序推理,展望本体应用场景。
Seedance 2.0刷屏后,字节还有个硬核模型——3个复杂任务实测Seed 2.0
作者作为AI编程工具深度用户,没追热门的Seedance 2.0,而是实测同期发布的豆包大模型Seed 2.0。设计3个日常复杂任务,在TRAE接入其Pro版测试,展现出强大的自主纠错和多任务处理能力,也指出了不足。
退隐3年后回归,周末写的AI一夜刷屏、一周拿下10万Star增速超Linux,Clawdbot之父首次长谈:如今几乎不看自己发布的代码
本文是对OpenClaw开发者Peter Steinberger的深度专访。他曾打造PSPDFKit,隐退三年后回归,用大模型工具开发出OpenClaw。他分享了开发历程、工作方式,探讨AI对编程的影响,还指出大公司采用AI的难点及对开发者的建议。
诺奖、金牌与SOTA:谷歌2025八大领域核心突破年终回顾
2025年是AI成为社会基础能源的关键转折点,谷歌通过全栈自研与生态标准双轮驱动构建智能基础设施帝国。从模型推理到科学发现领域均有突破,如Gemini 3系列、Ironwood芯片等,还在各领域有诸多应用与探索。