「推理论文」共找到 2870 篇相关文章
Google 悄悄升级了 Deep Think,ARC-AGI-2 直接干到 84.6%
Google DeepMind 升级了 Gemini 3 的专用推理模式 Deep Think,跑分屠榜。ARC - AGI - 2 拿下 84.6%,在多个基准测试中表现优异。它不仅是解题机器,还能解决真实科学工程问题,已向部分用户推送,科研人员和开发者可通过 API 使用。
AAAI 2026 Oral:明略科技开创稀疏数据「信息瓶颈动态压缩」,精度+速度双SOTA
在机器人和具身智能领域,transformer模型又大又‘重’,边缘设备难以承受。东南大学、中南大学、明略科技联合提出的CompTrack论文,创新性解决AI模型处理稀疏数据的‘双重冗余’,在3D点云跟踪任务上实现精度和速度双优。
AI Code要变天了,Meta首个代码世界模型登场!
Meta FAIR推出32B参数的代码世界模型(CWM),旨在探索世界模型如何改变代码生成和推理,code和mode已开源。在SWE - bench验证中表现优,能与更大规模或闭权重的LLM竞争,还介绍了训练、数据集等情况。
Reasoning模型可以Self-Train!
当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。
OpenAI自研芯片270天光速成功!谷歌TPU大将主导,老黄一夜大客户变对手
OpenAI发布自研推理加速芯片Jalapeño,与博通和Celestica合作打造,专为大模型优化,9个月就流片。操刀者是前谷歌TPU核心成员Richard Ho,计划2026年底部署。此前谷歌、微软等已自研芯片,英伟达客户变对手。
RAG新SOTA,还在5亿条数据上跑进秒级,只有它了
本文围绕RAG技术展开,指出传统RAG在多跳推理等方面存在局限。介绍了GraphRAG、HippoRAG 2的优缺点,重点阐述Zleap AI的SAG方案,它用超边结构重构数据底座,在多跳问答测试中表现出色,还能在大规模数据下低延迟落地。
英伟达说,小语言模型(SLM)是智能体的未来
英伟达论文指出小语言模型(SLM)是代理人工智能未来。SLM参数小于100亿,可装在消费电子设备。英伟达认为其强大、适合代理系统且经济。微软、英伟达等多家厂商的小模型表现出色,文中还分析了SLM优势及代理架构。
无需NeRF/高斯点后处理,视频秒变游戏模型成现实!新方法平均每帧仅需60秒 | ICCV 2025
KAUST团队提出全新方法V2M4,能从单目视频直接生成高质量、显式的4D网格动画资源。该方法构建多阶段流程,涵盖相机轨迹恢复等关键步骤,平均每帧约60秒,比现有方法显著提速,论文已被ICCV 2025接收。
刚刚!北大校友Lilian Weng最新博客来了:Why We Think
北大校友Lilian Weng更新博客《Why We Think》,回顾利用测试时计算的研究进展,探讨让模型“思考更久”的方法。文中介绍了思维链、潜变量建模等策略,还提及多种提升生成质量的策略,如并行采样与序列修订,以及强化学习提升推理能力等内容。
GPT-6数学封神,遭顶尖数学家公开质疑“算力截胡”?OpenAI内部研究员撕开Astra真相:人脑更容易被污染,而AI只看概率
OpenAI推出GPT-6 Astra,接连在埃尔德什单位距离猜想、纳维-斯托克斯方程等多个顶级数学难题上取得突破性进展,引发顶尖数学家对学术伦理与传统研究模式的争议,本文为OpenAI内部研究员的深度对谈编译,拆解AI数学推理的核心逻辑。