「复杂推理任务」共找到 4064 篇相关文章
Linear-MoE：线性注意力遇上混合专家的开源实践
近年来，线性序列建模和混合专家（MoE）研究进步大，但两者结合研究少，相关开源实现缺失。上海人工智能实验室团队的 Linear - MoE 首次实现两者高效结合并开源技术框架，实验验证其有诸多优势。
一个LoRA实现GPT-4o级图像编辑！浙大哈佛新模型冲上Hugging Face榜二
随着Gemini、GPT - 4o等把基于文本的图像编辑推向高峰，提高性能常需大量数据和大参数量模型。而浙大哈佛团队提出ICEdit，用少量数据和参数实现高质量图像编辑，媲美甚至超越商业大模型。
英伟达CEO黄仁勋：错失中国AI市场，是美国巨大损失
在“Knowledge 2025”大会上，英伟达CEO黄仁勋接受CNBC专访，称中国AI市场未来2 - 3年达500亿美元，错过是美国巨大损失。还提到AI影响、与ServiceNow合作成果等，英伟达股价有波动，财报受关注。
从Chat、Code到Discovery，AI开始学着做科学家
本文报道AI发展进入全新阶段，任务从聊天、写代码拓展到自主科学发现，介绍PhAI Labs推出的DFM系统，分享架构设计与落地案例，分析行业痛点与解决路径。
前沿模型被曝年度重大漏洞：加密思维链可被轻松提取，GPT，Claude，Gemini 无一幸免
一篇 116 页论文揭示前沿模型思维链重大安全漏洞，Anthropic、OpenAI、Google 的 API 因架构问题，模型隐藏推理过程可通过两次 API 调用被大规模提取，还会带来多种安全威胁。
这个周末，很多人都在等一个额度重置，以及对 Work 模式的吐槽
ChatGPT Work 模式上线后，Token 消耗快，用户等额度重置。该模式与 Codex 易混淆，前者处理通用知识类长任务，后者面向软件开发。国内外产品纷纷推 Work 模式，未来或融合。
微小目标漏检只是因为小？从数据到代码：一文读懂 AI-TOD-R 与 DCFL 如何解决旋转微小目标检测
此文指出旋转微小目标检测存在数据空白、学习偏差、特征易丢失等难题，提出AI-TOD-R数据集、全检测范式基准和DCFL框架。DCFL可缓解偏差，在8个数据集达SOTA，还给出实战代码案例。
25.2K Star！OpenAI 官方开源的 Claude Code 插件，可直接调用 Codex 的审查能力！
OpenAI 官方发布全新插件 codex - plugin - cc，可让 Claude Code 和 Codex 在同一工作流协作，解决开发者在多工具间切换痛点。插件有工作流无缝衔接等亮点，提供 7 个核心命令，还给出快速上手步骤。
独家对话大晓机器人陶大程：具身机器人大脑，不必装下整个世界｜甲子光年
甲子光年独家对话大晓机器人陶大程，探讨具身机器人大脑。陶大程提出控制充分状态，大晓用Kairos模型回应世界模型问题，强调行动后果建模，还谈了数据处理、技术风险及应用场景等。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了，或将AI能耗降低1000倍？
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0，由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗，在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74，质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。