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算法论文8

ICDE 2026 | 从匹配困境到推理突破:阿里REG4Rec 激活生成式推荐的个性化潜力

阿里国际智能技术团队提出生成式推荐模型 REG4Rec,从表征学习、训练目标和推理策略层面设计,提升推理能力稳定性。离线实验表现优,已在 Lazada 部署,带来显著商业收益,成果被 ICDE 2026 接收。

机器之心
开源动态8

GLM4.5之后,智谱又开源GLM-4.5V,实测下来视觉推理能力贼强~

智谱继GLM-4.1V-9B-Thinking、GLM-4.5后,又开源最强多模态推理模型GLM-4.5V,在多模态理解榜单达开源SOTA。它视觉推理强,经测试能助力科研各阶段,还介绍了其架构设计训练策略。

CourseAI
产品应用8

腾讯混元AI Infra如何优化Hy3 Preview:一次大模型推理性能提升的技术拆解

文章聚焦腾讯混元AI Infra对Hy3 preview模型的推理性能优化。从算子优化融合、并行策略等五大维度,剖析技术思路、算法及收益,如Attention算子单batch长文本最高加速2.95x,还提及后续显存优化等工作。

腾讯技术工程
算法论文8

CVPR 2026 | 20步也能稳住画质,这个扩散加速方法不一样

扩散模型推理效率是落地应用的核心制约因素,阿里安全 AGI 实验室 - 御风大模型团队联合浙江大学提出全新扩散加速方法 TC - Padé,在低步数设置下能兼顾生成质量推理效率,已被 CVPR 2026 录用。

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

超越GPT-4o!华人团队新框架让Qwen跨领域推理提升10%,刷新12项基准测试

加拿大滑铁卢大学TikTok新加坡的华人团队提出全新训练框架General - Reasoner,让Qwen系列大模型跨领域推理准确率提升近10%,在多项基准测试中超越GPT - 4o。该框架有全领域推理数据集和生成式答案验证器两大创新。

量子位
产品应用7

苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5?三行代码即可接入 Apple Intelligence,自曝如何做推理

今年 WWDC 大会上,苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型,含约 3B 参数紧凑型基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行,改进工具使用推理能力,评测显示设备端模型表现优。

AI前线
算法论文8

ICLR 2026 Oral|大模型总爱「想太多」? DECS从源头消除冗余思考,实现推理token减半且性能不降反升

以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题,造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性,提出DECS框架,在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。

机器之心
算法论文8

苹果新作:内化视觉思考,推理提速 5 倍

Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking(IVT),一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来,推理时直接回答,相比Visual CoT推理提速超5倍。

机器之心
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智能体时代,人类AI如何分工?

本文围绕智能体时代人类AI的分工展开,探讨工作模式、技能需求等变化。指出智能体使工作时空重构、原子化,挑战传统职业身份,还使工作生活边界模糊,同时强调人类需掌握系统思维等元技能智能体协作。

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