「深度思考大模型」共找到 8368 篇相关文章
开源仅一周,鹅厂文生图大模型强势登顶,击败谷歌Nano-Banana
腾讯混元团队开源的原生多模态生图模型混元图像 3.0,开源仅一周就在国际权威评测榜单 LMArena 上超越谷歌 Nano - Banana 等,位列文生图综合和开源榜单第一。实测表现出色,技术上也有诸多创新。
扩散模型+自进化:这篇论文让Deep Researcher错误率直降70%
论文提出测试时扩散深度研究代理(TTD-DR),将报告生成建模为扩散过程,有组件自进化机制和动态闭环设计。实验显示其在多领域研究任务超现有方案,为AI研究助手落地提供新范式。
Thinking Machines发布首个产品Tinker :大模型后训练彻底变天
OpenAI前CTO Mira Murati的Thinking Machines公司发布首个产品Tinker,这是为微调大模型设计的灵活API,能简化LLM后训练过程,让用户专注算法和数据,平台处理分布式训练。它有多种特性,已被顶尖机构采用。
Kimi 大模型训推混部的稳定性与资源优化实战
月之暗面系统工程师黄维啸在 QCon 大会分享 Kimi 大模型训推混部实践。介绍了训推集群挑战,如故障多、资源利用低等,还阐述了全链路稳定性提升、资源高效利用及强化学习混合部署等方案。
用最简单的大模型技术打造一个迁云专家有多难?
文章探讨在云迁移领域用大模型技术“复制”专家80%核心能力。分析标准化方案不足及简单RAG局限,介绍“LX0.1”AI专家助手构建,还提及分层评测、人机协同等优化,最后展望AI在云迁移的未来方向。
复盘 ChatGPT:7 亿周活的 ToC 产品,如何在模型之外做增长?
Lenny播客邀请OpenAI的ChatGPT负责人Nick Turley对谈,他分享了ChatGPT从内部项目成长为7亿周活产品的过程,包括产品开发、增长、定价决策等,还阐述了成功原因、增长方法等,为AI创业者带来启发。
这周六,聊聊具身数据、模型与落地场景|沙龙报名
当下具身智能进入加速期,但具身模型从Demo走向真实世界运行路径复杂,存在技术路线未收敛、数据匮乏等问题。量子位等联合发起沙龙,4月25日周六14:00,一线从业者与研究者将分享经验,探讨具身智能关键环节。
构建会思考的测试Agent:从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统,结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境,指出通用AI Agent平台局限,阐述系统设计、能力及架构,展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
首篇WebAgents综述:大模型赋能AI Agent,实现下一代Web自动化
互联网任务重复繁琐,香港理工大学研究人员从架构、训练和可信性等角度,总结WebAgents代表性方法,梳理研究进展。WebAgents能根据用户指令完成网页任务,其发展预示人机关系新纪元。
大厂都在卷千亿大模型,这家深圳企业却专啃“最后一公里”
在CITE 2026上,佑泰创始人张希立分享企业战略。佑泰与大厂不同,走差异化路径,聚焦算力落地“毛细血管”,产品覆盖多应用方向,还将转型提供完整算力服务,积极布局信创,面对成本压力坚守契约。