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算法论文8

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。

机器之心
新闻资讯7

黄仁勋曝英伟达养了61个CEO、从不炒犯错员工:CEO是最脆弱群体

黄仁勋在访谈表示英伟达有61个“CEO”,犯错不炒人,称CEO是公司最脆弱群体。他还谈及英伟达发展、用人哲学,预测五年后AI将改变计算机模式,增加工作机会,他本人不喜演讲但为公司尽力。

InfoQ
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如果生活是一场“拟像”,爱和痛苦也是假的吗?

豆瓣读书联合南京大学出版社·守望者,邀四位嘉宾围绕《拟像与拟真》,结合文艺案例与生活现实,探讨波德里亚思想在当下的重要性及“拟像世界”。嘉宾们分享接触波德里亚的经历,解析“拟像”概念、其在文艺作品中的呈现及理论困境。

豆瓣读书
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为什么 2025 的基模公司都押注 Interleaved Thinking?

本文探讨 2025 年基模公司押注 Interleaved Thinking 的原因。从大模型迭代说起,介绍其在多模型中的体现,阐述该思维链对 Agent 的重要性,还提及 MiniMax 在推动其成行业标准上的诸多努力及带来的影响。

MacTalk
产品应用8

英伟达帮你省钱,让大模型推理「短而精」,速度快5倍

过去大模型推理追求长链思维,导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法,通过强化学习优化方法让模型‘短而精’,推理长度减超70%且准确率不变,还适用于大模型。

机器之心
算法论文8

让机器人「不仅会想,还能准确去做」,VLA-R1把「推理+行动」带进真实世界

VLA-R1是“先推理、后执行”的VLA基础模型,结合链式思维监督与强化学习,优化推理和执行。它有两阶段训练、三类可验证奖励等创新点,经多层面测试效果好,在多领域有应用前景。

机器之心
算法论文8

CVPR 2025 多模态大一统:斯坦福 x 复旦提出符号主义建模生成式任务

来自多机构研究团队提出基于符号化表征的生成任务描述框架,将符号化思维引入生成任务建模。实验证明,该框架在跨模态生成任务中表现出色,为推进生成式人工智能能力提供了成本效益高且可扩展的基础。

机器之心
算法论文8

DeepSeek刚解决了AI视觉最后一块拼图:极低成本+精准视觉定位,AI接管电脑已无死角

DeepSeek放出新论文《Thinking with Visual Primitives》,解决多模态大模型中长期被忽视的“说不清位置”问题。提出将空间标记作为“最小思维单元”插入推理链条的方案,在多个任务上达前沿水平,但也存在精度、触发机制和泛化能力等局限。

AI寒武纪
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林俊旸离职后首度发声:万字复盘,大模型下一站「智能体式思考」

前阿里千问负责人林俊旸离职后发文,复盘大模型行业演进,指出 AI 大模型未来主线是智能体式思考。文中分析推理模型崛起的启示,探讨思考与指令融合难题,还阐述智能体式思维含义、强化学习基础设施挑战等。

机器之心
开源动态8

1万亿参数Ling-1T开源,国产LLM牛了~

Ling-1T是Ling 2.0系列首款旗舰“非思维”模型,总参数量达1万亿。预训练数据超20万亿token,支持128K上下文长度。在多项任务中表现出色,是目前已知最大的FP8训练基座模型,已完成全面评测。

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