「数学推理测试」共找到 3561 篇相关文章
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。
医疗幻觉率比DeepSeek低3倍，百川循证增强大模型横扫全球医学考试！
百川智能发布首个循证增强医疗大模型Baichuan - M2 Plus，将循证医学理念融入训练和推理，首创六源循证范式。其在多场景评测中幻觉率低，多国医考成绩优异，已上线百小应APP并开放API。
北大南开数学家解决著名“十杯马天尼”问题：更统一、更优雅的证明
困扰数学和量子力学交叉领域半个世纪的“十杯马天尼”问题，虽2005年被数学家给出完整证明，但原证明依赖特殊对称性，难以推广到现实。北大葛灵睿、南开尤建功加入研究，将结论推广到更大类准周期算子，给出更优雅统一证明。
刚刚，微软CEO 宣布：AI 医生诊断准确率已达85.5%，是人类医生的4倍
微软CEO宣布其AI诊断系统MAI - DxO在304个病例测试中诊断准确率达85.5%，是人类医生的4倍。该系统模拟虚拟医生团队，既准又省，但也引发诸多质疑，微软认为AI是医生补充，未来是人机协作时代。
一文看懂“提示词” vs “提示词工程” vs “上下文工程”
文章区分了提示词、提示词工程和上下文工程的概念。提示词是给AI模型的输入文本；提示词工程是设计、测试、优化提示词的过程；上下文工程是为大模型构建动态上下文的学科，在AI Agent背景下诞生。
新DeepSeek R1代码能力直逼Claude 4！附生成任何优质网站的通用提示词
作者体验DeepSeek R1超8小时，发现其文本写作问题大幅修复，思维链推理改进，代码能力提升，前端审美直逼Claude 4。文章展示其前端能力，给出写前端网页提示词及设计逻辑，还探讨了其在复杂任务中的表现。
首次披露！DeepSeek V3 发布软硬一体协同训练论文，公开「降成本」秘诀
DeepSeek团队发布论文《洞察DeepSeek - V3：规模的挑战和对AI架构硬件的思考》，从硬件架构和模型设计双重视角，探索其经济高效的大规模训练和推理方法，介绍了设计原则、低精度驱动等多方面内容及降成本秘诀。
世界模型的范式之变：因果思维链开始推演未来如何发生
本文探讨世界模型的范式变革，介绍Aether AI推出的引入因果思维链的具身世界模型CausalWM，该模型在多项公开评测中取得领先成绩，分析因果推理对具身智能落地的核心价值，展望其在多领域的应用前景。
OpenAI公开62页核心手稿！AI连破十大「菲尔兹奖级」难题
OpenAI公开62页核心手稿，展示GPT对十大「菲尔兹奖级」数学难题的完整推演，涵盖高维球体堆积、非sofic群构造等。仅花2000美元Token成本，引发全网热议，被指或为GPT - 6，强化学习大佬称像“奇点前夜”。
SGLang Custom AllReduce v1 与 v2 实现原理详解
文章聚焦 SGLang 里两代自定义 all-reduce 实现（v1 和 v2），前者从 vLLM 移植，后者是默认版本。详述其负载特征、前提条件、分发链、同步机制、算法及 CUDA graph 支持等内容，还对比了两代差异，并提及相关环境变量。