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9B“小”模型干了票“大”的:性能超8倍参数模型,拿下23项SOTA | 智谱开源
智谱发布并开源仅9B大小的模型GLM-4.1V-9B-Thinking,在28项评测中拿下23个SOTA,成10B级别最佳VLM模型。它引入思维链推理机制,通过课程采样强化学习提升能力,还获10亿投资。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
黄仁勋CES放出大杀器:下一代Rubin架构推理成本降10倍
在CES 2026展上,英伟达黄仁勋介绍多项进展。下一代Rubin平台含六款芯片,推理成本降10倍;发布Alpamayo 1开源模型助力自动驾驶;还推出物理AI新模型等,携手伙伴展示机器人。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案!
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案,传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳,中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机,提出‘分步检查法’提升模型表现,实验表明准确率最高提升13%等。
大模型推理学习新范式!ExGRPO框架:从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO,能科学管理经验。与传统RLVR方法比,它在不同基准提升性能,尤其复杂推理任务,还揭示滚雪球效应,为模型推理训练提供新思路。
击败Meta登榜首:推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank,在多个榜单击败多校和机构登榜首,其7B版本超越32B模型,论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
首次曝光!OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构:用计算深度换参数规模
9月2日消息,OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术,用较小模型实现庞大模型性能,降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读,加重安全担忧,此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
AI秒破18世纪「天书」账本!谷歌新模型盲测刷屏全网
谷歌AI Studio上一神秘模型引发关注,它识别200多年前商人的「天书」账本,修正格式错误与模糊表述,推理能力令历史学家震惊。该模型解决手写识别和推理两大难题,或为谷歌将推的Gemini - 3。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS,可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练,解决了数据稀缺等问题,在评估中表现远超基线模型,未来可拓展至更高阶任务。
突发!OpenAI「掀桌」:自研推理芯片「墨西哥辣椒」跑赢英伟达
OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño(墨西哥辣椒)测试结果,它专为大语言模型推理设计,能同时提升吞吐量和降低延迟,在多模型测试中超NVIDIA系统。该芯片与Cerebras合作,计划2026年底部署。