「推理训练」共找到 3583 篇相关文章
指导Harness的越多，收益反而越差
Thinking Machines Lab的《Interaction Models》指出，当下产品形态中，指导harness越多收益越差。问题在协作带宽，提出把“会交互”练进模型本体，介绍了从零训练的interaction model及架构，还指出现有交互评测不足。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
刚刚，Meta 发布新模型，股价大涨 10%
Meta发布新模型Muse Spark，是原生多模态推理模型，支持多种功能。其沉思模式处理复杂问题表现佳，还有新购物模式。虽评论区有质疑，但Meta股价大涨。模型未开放API等，实际实力待察。
企业AI智能体大排雷：138场顶级分享抖出的落地实情
AI智能体重塑软件工程，研究团队分析138场演讲发现搭建时精力多花在工程集成和接口对接。文章结合推理模型与人工校验，介绍企业引入智能体的架构策略、演进历程、应用差异及技术底座等内容。
智谱发布龙虾基座模型GLM-5-Turbo，还适配了一个养龙虾的盒子
智谱发布专为龙虾场景深度优化的基座模型GLM - 5 - Turbo，从底层训练重塑，增强四项核心能力。发布评测基准ZClawBench，模型表现领先。还推出龙虾套餐和安全管理体系，助力企业实现算力自由与安全管控。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
英伟达世界模型再进化，一个模型驱动所有机器人！机器人的GPT时刻真正到来
英伟达GEAR实验室提出DreamZero，是基于预训练视频扩散骨干网络的世界动作模型，有140亿参数，能让机器人通过文本提示完成未见任务。它解决了传统模型问题，在多方面表现出色，代码已开源。
黄仁勋2026大模型座上宾：杨植麟
在英伟达2026年GTC大会嘉宾中，杨植麟是唯一来自独立大模型创业公司的代表。过往黄仁勋邀人有“风口预言术”，此次选杨植麟，或因他搞出K2.5、死磕推理效率，能给英伟达讲新故事。
OCR又出宠OpenDoc，速度超MinerU6倍
复旦开源的OpenOCR是面向通用OCR任务的开源平台，其OpenDoc是超轻量文档解析系统。它采用Pipeline模式，两阶段解析不易放大误差。UniRec - 0.1B有独特架构与分层监督训练等创新技术。
Z-Image标准版开源：更具可塑性的图像生成全能基座
Z-Image标准版开源，它是为开发者准备的强大画板，解决了生成模型同质化问题。其保留完整权重，在微调、风格化上潜力大，采用创新架构，训练定位SFT阶段，有完整CFG支持，还提供完善工具链。