「知识推理分离」共找到 2556 篇相关文章
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
AST | 西交大牛笑天、陈刚等：基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题，提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题，DTECAU - 3D解决传统U - net问题，经测试验证该框架效果良好。
完成过亿融资，复旦博士要为不同端侧场景定制专属推理芯片丨对话淬思科技潘鸿洋
本文是对淬思科技创始人潘鸿洋的专访，潘鸿洋为复旦博士，淬思科技刚完成新一轮亿元融资，瞄准端侧AI推理成熟阶段的碎片化需求，主打定制专属推理芯片，采用AI原生设计流程压缩开发成本与周期，计划推进首颗商用芯片流片。
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。
NeurIPS 2025 | 中科大、港中深、通义千问联合发布CoRT：仅30个样本教会大模型高效推理，token消耗降低50%
大型推理模型在精确数学计算上存在问题，如认知冲突、行为低效、数据稀缺。中科大、港中深、通义千问联合推出CoRT框架，用创新数据合成与多阶段训练，提升模型推理能力和效率，成果已开源。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
把 RAG 做成主流的公司，现在开始“做空”RAG 了
Pinecone 曾将 RAG 定义成大语言模型 grounding 标准范式，如今却宣布 RAG 时代结束。它推出面向 Agent 的知识引擎 Nexus，提出“知识编译”概念，称能提高任务完成率、降低 token 开销，整个 AI 世界都在将“推理”往上游移动。
告别「解码器饥饿」！中国科学院NeurIPS推SpaceServe，高并发克星
中国科学院计算技术研究所入选NeurIPS 2025的论文提出SpaceServe架构，将LLM推理P/D分离扩展至多模态场景，通过EPD三阶解耦与「空分复用」，解决MLLM推理行头阻塞难题，在Qwen2 - VL系列模型实测中表现出色。
里程碑！Artificial Analysis：Mac能跑的两款开源模型正式追上GPT-5
据Artificial Analysis报告，32B以下开源模型比肩GPT - 5。Qwen3.5 27B、Gemma 4 31B分别与GPT - 5中杯、小杯智能水平相当，虽知识全面性落后，但智能体表现和批判性推理进步大，硬件门槛低。
最新12种GraphRAG技术全面评测
6月两篇论文对12种GraphRAG技术评测。GraphRAG通过构建图结构组织知识，在复杂推理等任务中优于传统RAG。不同GraphRAG技术在图构建、知识检索上表现各异，如RAPTOR图构建慢但令牌消耗少。