「推理算法优化」共找到 3340 篇相关文章
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
刚刚，马斯克开源基于 Grok 的 X 推荐算法：Transformer 接管亿级排序
X 工程团队宣布开源 X 推荐算法，该算法结合网络内外内容，用基于 Grok 的 Transformer 模型排名。马斯克曾在 2023 年开源部分算法，此次是近三年后再行动。算法开源或因平台此前分发机制受争议。
AI自己写代码做科研还跑赢了前沿算法？清华团队开源Alchemy框架
清华团队开源 Alchemy 框架，它是面向自动化 AI 科研的标准化研究环境，能让 AI Scientist 摆脱工程负担，专注算法创新，还支持多领域、多任务，具有多种特性，在多模态推荐任务中表现出色。
刷新复杂Agent推理记录！阿里通义开源网络智能体超越DeepSeek R1，Grok-3
互联网信息检索中，复杂问题让普通开源模型力不从心。阿里通义实验室提出WebSailor方案，通过SailorFog - QA数据集和DUPO算法等创新，提升模型能力，在多基准测试中超越诸多开闭源模型。
Google | 发布革命性编码智能体：AlphaEvolve，突破数学极限！
DeepMind 发布由 LLMs 驱动的进化编码智能体 AlphaEvolve，能演化代码库用于算法发现和优化。它结合 LLM 创造力与自动化评估，减少幻觉，在谷歌计算生态、数学算法等多领域有巨大应用潜力。
均值至上假繁荣！北大新作专挑难题，逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具，主流方法陷入「均值优化陷阱」，推理能力停滞。北大团队提出RiskPO，将风险规避理念融入优化目标，用MVaR+捆绑策略双管齐下，三大任务表现优异。
估值840亿AI实验室再放大招，他们要给大模型戴上「紧箍咒」
新智元报道，OpenAI前CTO创办的Thinking Machines Lab发布研究「模块流形」，将传统数值修正转为「预防式」约束优化。它提出新范式，为训练大模型提供新思路，还介绍了流形优化器及相关算法。
MiniMax重磅开源M1模型：百万上下文超DeepSeek R1，实现性能与效率双杀
MiniMax正式开源首个推理模型M1，原生支持百万级上下文长度，在推理效率、计算成本和复杂任务能力上有独特表现。其在性能和效率上超越DeepSeek R1等模型，还提出创新强化学习算法。