「推理论文」共找到 2870 篇相关文章
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2：端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限，Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM，用约 1B tokens 微调，端到端吞吐量最高提升 2.5 倍，精度相当。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍，百川循证增强大模型横扫全球医学考试！
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus，将循证医学理念融入训练和推理，首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低，多国医考成绩优异，已上线百小应APP并开放API。
NeurIPS 2025 Spotlight | PhysX-3D：面向真实物理世界的3D资产生成范式
论文由南洋理工大学 - 商汤联合研究中心 S - Lab 及上海人工智能实验室合作完成，提出首个系统性标注的物理基础 3D 数据集 PhysXNet 及扩展版 PhysXNet - XL，还提出 3D 生成框架 PhysXGen，实现从图像到真实 3D 资产的生成。
清华推出AI数学家！独立完成数学理论难题，自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician（AIM）框架，可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动，有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题，虽有不足，但未来有望成数学研究核心驱动力。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
V-RAE：把「看懂视频」的能力带入生成，重新思考视频模型的潜空间
近日，新加坡国立大学 Minghui Guo 与牛津大学 Shengqiong Wu、Hao Fei 在论文中提出视频表征自编码器 V-RAE。它以冻结的视觉基础模型为编码器压缩视频特征，还引入轻量级模块聚合信息。经实验验证，其在视频生成和预测上性能出色。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。
能效翻5倍！他们复刻人脑双记忆通路，造出能长效记住上下文的类脑AI芯片
帝国理工学院博士后孙鹏飞和苏黎世联邦理工博士后苏哲及合作者，受大脑皮层机制启发，打造“双重记忆路径”类脑网络及配套芯片，处理语音识别任务时能效比此前优方案高5倍。相关论文发表在《自然·机器智能》且代码、设计全开源。
ACL 2026 | Spatial-Agent：地图Agent全新概念转换范式
论文 'Spatial-Agent' 提出地理空间问答应建模为 'concept transformation'，引入 GeoFlow Graph 中间表示。它从自然语言问题构建图结构，再映射到工具调用。实验显示其对地图任务有帮助，还指出构建地图类 agent 需稳定数据源等。
CVPR 2026 三维视觉趋势梳理：从 RGB 感知，到真实世界建模
计算机视觉行业从追求识别能力转向关注视觉系统对真实世界的理解。CVPR 2026研究中，多视角、事件视觉、开放集3D生成和相机运动轨迹被引入视觉理解，多篇论文从不同侧面推动视觉系统走向对真实世界的理解。