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OpenAI重新开源!深夜连发两个推理模型,o4-mini水平,笔记本、手机可跑
OpenAI 自 GPT - 2 后重新开源,此次连发两个推理模型 gpt - oss - 120b 和 gpt - oss - 20b。它们性能达 o4 - mini 水平,可在笔记本、手机运行,有宽松许可等亮点,在多测试中表现出色。
不改模型也能提升推理性能?ICLR投稿提出测试时扩展新范式OTV
ICLR 2026投稿论文提出单token验证(OTV),是测试时扩展新机制,让模型能边推理边判断正误。它基于并行思考思路,借助轻量内部验证器分析推理过程,实验显示其性能优于主流方法。
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。
谷歌量子计算重磅突破登上Nature:首次实现可验证量子优势,比最快超算快13000倍
谷歌量子AI团队宣布里程碑式算法突破,其Willow芯片运行“量子回声”算法,首次在硬件上实现可验证量子优势,执行特定任务比最快超算快13000倍,为多领域应用铺平道路。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。
CHI 2026 Best Paper|社会模拟迈入可控、可量化时代:为AI Agent加上「认知滑条」
UCSD团队在CHI 2026 Best Paper论文CoBRA中提出可量化、可验证、可复现的Agent控制框架。它将经典社会科学实验转化为校准环境,使Agent行为可控,标志着AI社会模拟走向实验科学范式。
“心内推理”:一种动态多模态潜在空间推理范式 | 直播预约
当前多模态大模型推理效率低、稳定性不足。本次分享将介绍DMLR,它无需额外训练,仅在推理阶段生效,通过在潜空间优化潜在思考token、引入关键视觉信息,实现高效稳定的多模态推理。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练,解决了数据稀缺等问题,在评估中表现远超基线模型,未来可拓展至更高阶任务。
大模型思维链推理速度倍增!——RoT新框架把思维链「画」进隐空间
随着大模型规模扩展,思维链(CoT)成处理复杂推理任务标准范式,但显式CoT依赖长序列生成,隐式CoT面临优化挑战。腾讯提出RoT新框架,利用视觉编码器将文本推理步骤转为视觉嵌入,实现Token压缩与推理加速,且过程可分析。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力,视频生成模型也能搞推理?
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩,虽不敌GPT - 5,但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题,网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外,Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。