「推理驱动」共找到 2601 篇相关文章
AI驱动的卡片笔记项目
Blinko是AI驱动的卡片笔记项目，方便快速捕捉和组织灵感。有AI增强笔记检索、数据所有权保障等特性，支持多平台，还具备离线语音识别功能，支持多种AI模型，是开源项目。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题，故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1，发现模型常被提示误导，但其‘思维链’往往未提及提示，表明‘思维链’不足以解释推理过程。
规范驱动开发：瀑布模型回潮
规范驱动开发（SDD）重拾编码前写大量文档理念，虽为AI编程提供框架，但可能让敏捷性被Markdown文档掩埋。文章探讨为何迭代性自然语言方法更契合现代开发需求，指出SDD存在诸多不足。
首次解释LLM如何推理反思！西北大学谷歌新框架：引入贝叶斯自适应强化学习，数学推理全面提升
西北大学与Google、谷歌DeepMind团队质疑传统强化学习与反思的关系，提出贝叶斯自适应强化学习方法，首次解释为何、如何及何时反思探索新策略，还给出决策数学形式，实验显示其性能更优。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
AI 驱动的多代理金融工作台
Vibe-Trading 是 AI 驱动的多代理金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。它有自然语言转策略、多数据源、专家团队等核心能力，具备面向交易的深度研究等功能，还介绍了安装方式、环境变量和推荐模型。
英伟达揭示RL Scaling魔力！训练步数翻倍=推理能力质变，小模型突破推理极限
学界对强化学习能否让模型学会新推理技能争论已久，过去研究多悲观。英伟达研究指出，问题源于任务在基础模型训练数据中过度呈现及训练步数不足。其ProRL框架提升训练步数，释放小模型潜力，还构建技术组合拳。
规范驱动开发：让架构变得可执行
文章介绍规范驱动开发（SDD），它是软件架构重大转变，以可执行规范为核心，构建五层执行模型，反转传统架构关系，强调漂移检测，明确人机分工，具备五项核心能力，但采用时也面临多种权衡。
国产推理芯片，赢了英伟达？
算力市场风向生变，国产算力崛起。政策从资金、市场、规则多维度发力，为国产算力扫清障碍。在推理场景中，国产方案性价比更高。其独特分销体系使贸易环节信息透明度低，步入卖方市场，市场也迎来新局面。
DeepSeek被曝自研AI推理芯片
据路透社报道，DeepSeek 正开发自研 AI 推理芯片，欲降低对英伟达和国产芯片依赖。此为重大战略转变，影响英伟达股价。虽有降本等好处，但面临技术、制造、生态等挑战。