「分层推理模型」共找到 8230 篇相关文章
Qwen3.8-Flash:全新架构,更强更稳更划算
本文介绍了 Qwen3.8-Flash 多模态 MoE 模型,它原生支持 262,144 token 上下文。该模型在 Attention、Residual、Embedding 与 Optimization 四个方面系统升级,降低训练与推理成本,即将上线千问 AI 平台。还发布了 Qwen3.8-Flash-Next 开源权重。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
万字实录:AI究竟是普通人的“印钞机”,还是更狠的「收割机」?| GAIR Live 021
雷峰网&AI科技评论邀三位老师探讨“AI大模型金融应用的机遇与挑战”。以Trading Arena大赛为例,分析大模型在金融投资应用,指出打造强逻辑推理“大脑”是金融应用关键,也提及Agent局限与“黑天鹅”预判路径等。
MLLM集体翻车,缺乏婴儿级常识!业界首个核心认知基准发布,LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%,越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库,用Concept Hacking方法识破模型真假理解,指出模型存在核心知识缺失等问题。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。
DeepSeekV3.2技术报告还是老外看得细
ChatGPT三岁生日时,DeepSeek两款开源模型DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale引发热议。它们在智能体评测中表现出色,缩小了开源与闭源模型差距,还降低了成本,给硅谷闭源AI公司带来压力。
云栖大会阿里掀桌子了!Qwen3-Max、VL、Omini、Agent ... 统统发布!
云栖大会上,阿里云智能首席技术官介绍千问多款新模型发布及一款升级。如万亿参数的Qwen3 - Max,代码和Agent能力强;还有Qwen3 - Coder - Plus、Qwen3 - VL、Qwen3 - Omni、Qwen3 - LiveTranslate等模型各有亮点。
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术,但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法,融合三类加速思路优势,可减少积分误差、提升生成质量,还能作插件集成,突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。
英伟达周末双炸!CUDA二十年最大更新,顺手屠榜AGI比赛
本周末英伟达有两大动作。一是推出CUDA 13.1,这是CUDA平台诞生二十年来最大更新,引入CUDA Tile编程模型等。二是在Kaggle ARC Prize 2025竞赛中,团队用4B小模型变体夺冠,靠合成数据等策略。
智谱终于发布GLM-4.5技术报告,从预训练到后训练,细节大公开
上个月底智谱开源 GLM-4.5 及轻量版,成绩亮眼引热议。现其技术报告发布,详述预训练到后训练细节,还介绍了开源 RL 框架 slime,展示模型架构、训练阶段等,评估了在多任务上的表现。