「两阶段推理」共找到 3144 篇相关文章
李开复陆奇重仓同一家Harness智能体公司,李笛带队,4个月2轮融资3-5年粮草
成立仅四个多月的AI初创公司明日新程宣布连续完成两轮融资,资金储备够未来三到五年创新。其由李笛带队,获李开复、陆奇等投资,聚焦Harness群体多智能体,还将推出新版“小冰岛”。
刚刚,Meta 发布新模型,股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark,是原生多模态推理模型,支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳,还有新购物模式。虽评论区有质疑,但Meta股价大涨。模型未开放API等,实际实力待察。
MASFactory: 多智能体系统开发进入Vibe Graphing时代
AI能力迭代,多智能体编排却停留在旧阶段。北京邮电大学GAMMA Lab团队发布MASFactory,用Vibe Graphing编排多智能体系统,融合多种开发方式,有全栈可视化等优势,还给出实用案例和开源代码。
企业AI智能体大排雷:138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程,研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验,介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
用SFT打出RL的效果?微软联合提出高效后训练算法
大模型后训练阶段,SFT 和 RL 各有优劣。微软等联合提出新工作,量化 SFT 和 RL 在数据层面的差距,提出 IDFT 和 Hinted Decoding 等高效后训练技术,实验显示新方法泛化超 SFT、效率超 RL。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR:用“粗思考,细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR,引入‘粗思考,细求证’范式与有界自适应置信度解码,打破速度与精度零和博弈,在多基准测试表现出色。
星标超 29 万,OpenClaw 两天两次大更!适配GPT 5.4,告别“抽卡式 Prompt”
GitHub星标超28万的AI Agent开源项目OpenClaw,在周六与周日迎来两轮重量级更新,集中在模型能力、Agent架构、工程部署及安全机制四个方向。2026奇点智能技术大会将邀专家探讨其产业实践价值。
让问题不过夜:交易领域“问诊”Agent实践
文章针对研发支持中的痛点,构建智能Agent系统,将问题抽象为业务答疑与问题诊断两类能力。介绍了系统架构、构建演进、知识体系、质量评估等内容,还展示实战成效,指出当前边界与下一步方向。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破:超800Token/s,速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1,通过引入“草稿 - 编辑”机制,打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式,还采用混合训练流程及强化学习,在多基准测试中表现出色。
黄仁勋2026大模型座上宾:杨植麟
在英伟达2026年GTC大会嘉宾中,杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”,此次选杨植麟,或因他搞出K2.5、死磕推理效率,能给英伟达讲新故事。