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字节突然开源Seed-OSS,512K上下文碾压主流4倍长度!推理能力刷新纪录
字节跳动突发开源360亿参数的Seed-OSS-36B,呼应OpenAI开源策略。它有512K超长上下文,引入“思考预算”机制。多项基准测试达开源SOTA,字节Seed团队此前也开源多个项目。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道,杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型(dLLMs)有全局规划能力,但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”,提出免训练方法DPad,结合现有技术,能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
刚刚,OpenAI最强推理模型o3-pro诞生!碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro,还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生,在多项测试中表现优异,虽有速度慢等限制,但优势明显,网友实测效果惊艳。
性能比肩Gemini 3 Pro!昨晚,阿里千问最强模型来了
1月26日深夜,阿里千问旗舰推理模型Qwen3 - Max - Thinking上线,综合性能对标GPT - 5.2与Gemini 3 Pro。它突破传统推理方式,有自适应工具调用能力,助其在企业级AI竞争中领先。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM!推理性能冲2万token/s,GPU时代终结?
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注,而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构,将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
刚刚,OpenAI 再次开源!安全分类模型 gpt-oss-safeguard 准确率超越 GPT-5
OpenAI 开源安全分类推理模型 gpt-oss-safeguard,有 120b 和 20b 参数量版本,采用 Apache 2.0 许可证。它能直接理解策略文档分类内容,推理能力超 GPT - 5,性价比高,虽有局限但仍是开发者利器。
两个LLM互相对线,推理能力起飞:康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法
康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble,通过对抗训练两模型提升推理能力,不依赖外部监督,在多模型实验中显著提升数学基准表现,不过在部分领域外任务有局限。
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
借助CoT监管AI?OpenAI、谷歌、Anthropic等罕见联合发文:AI系统安全的新机遇!
OpenAI等支持新研究论文,其指出高级AI不透明性有潜在风险,而‘推理模型’用自然语言推理带来可解释窗口,CoT监控可检测不当行为、发现早期信号等,但也存在使监控性下降的因素。