「文本推理」共找到 2399 篇相关文章
当 AI 下场炒 A 股，「推理」成了新的直觉
海外“AI Trading Battle”实验中，不同大模型交易表现差异大。港科大等团队提出RETuning方法，基于A股数据集验证，显著提升大模型金融预测准确率、推理可解释性，是综合改进方案，但有算力等局限。
AI生成苹果Metal内核，PyTorch推理速度提升87%
Gimlet Labs研究显示，AI能自动生成苹果芯片Metal内核，使PyTorch推理速度提升87%，在215个PyTorch模块上平均加速1.87倍。多个模型组合生成最优内核概率更高，不过研究对比方式遭质疑。
Qwen3-Next：迈向更极致的训练推理性价比
文章发布Qwen3-Next架构及Qwen3-Next-80B-A3B系列模型，通过混合注意力等改进提升训练推理效率。介绍模型结构、性能优势，还说明使用方法，包括在多平台部署及处理超长上下文，展望持续优化架构。
谷歌新研究：大模型“吵架”有利于提升推理质量
谷歌新研究发现高级推理模型自发进化出'思想社会'，研究人员用LLM - as - judge方法识别出多个虚拟人格。还找到控制现象的'开关'，实验表明教AI'吵架'更有效，其'社交技能'通用，给开发者带来新启示。
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。
文本分类重大创新：持续学习新增类别，不会灾难遗忘
在生成环境中，传统文本分类方法新增业务标签需从头训练，易致知识灾难性遗忘。今天介绍的自适应分类器，通过四项创新，可实现动态类添加和持续学习，而不会发生灾难性遗忘。
Voices 能够让 Java 应用程序快速实现文本到语音转换
Voices 是开源文本转语音项目，为 Java 17 及以上应用设计，无需外部 API 或手动安装软件。可按字典或 OpenVoice 为不同语言生成音频，其使用 ONNX Runtime 加速，还介绍了使用方法和配置。
用子模优化做文本选择、段落重排和上下文工程
文章围绕子模优化展开，介绍其在文本选择、段落重排和上下文工程中的应用。指出当前重排器的缺陷，通过子模优化可解决冗余问题。还给出实验结果，凸显其优势，如理论保证、自动停止机制等。
本地可运行的高质量的文本转语音模型
介绍Kyutai的Pocket TTS，一款轻量级文本转语音应用，可在CPU高效运行，模型小且低延迟，支持Python API和CLI，能语音克隆，还可在浏览器试用，目前仅支持英语，也有社区浏览器端实现。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。