「推理框架开发」共找到 4696 篇相关文章
新玩法!Karpathy周末手搓“大模型智囊团”应用:各大LLM同台互评,代码已开源
Andrej Karpathy周末手搓Web应用llm - council,让多个大模型像顾问般提供建议。查询通过OpenRouter分发给多个大模型,它们互评后由‘大模型主席’生成最终回复,代码已开源。
GPT-5得分不到0.4!法律+金融最大规模基准:1.9万+专家评估准则
新推出的PRBench基准可测AI在金融和法律领域表现。它有19356条专家评估准则,是该领域最大公开基准。顶尖大模型在困难子集得分低,还独创经济路径分析维度,约30%任务为多轮对话,揭示了AI在专业领域的不足。
马斯克抢先谷歌一步放大招,Grok 4.1登顶LMArena,创意写作直逼GPT-5.1
谷歌Gemini 3将上线消息正热时,马斯克旗下xAI的Grok 4.1凌晨上线。它有两个“形态”,免费开放且有APP版。在LMArena测试中表现优异,事实稳定性、情商、创意写作等能力提升,实测也有不错表现。
强化学习 AI 系统的设计实现及未来发展
本文是阿里巴巴算法专家曹宇在 AICon 2025 北京站的分享,结合算法实践展示 RL 系统现状及发展脉络,探讨未来超大规模 RL 发展方向,涉及理论基础、业界实践、开源生态及社区共建。
一次性应用出现,个人独角兽崛起:顶级布道师Jeff Barr论AI如何重塑开发者生态|InfoQ独家采访Jeff Barr
InfoQ 独家采访亚马逊云科技核心奠基人 Jeff Barr,探讨 AI 对开发者生态的变革。他认为 AI 是能力放大器,将催生一次性应用和个人独角兽,开发者角色转变,沟通和数据更重要,还介绍了应对建议及 Kiro 挑战活动。
Meta这两篇最新Agent Learning论文,有些意思!
分享Meta SuperLabs两篇Agent Learning论文,从‘如何低成本获得高质量经验’出发,形成技术链,为语言智能体进入‘规模化RL时代’提供路线图,还分析了Agent RL问题及两论文成果、对比。
刘鹏飞组发布上下文工程2.0:人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史,给出形式化定义与四阶段模型,探讨关键问题,将其从技术技巧升为系统学科,为理解人机交互提供新视角。
藏师傅 Kimi K2 Thinking 首测!教你用 Kimi 编程全家桶
本文首发测评藏师傅 Kimi K2 Thinking,介绍 Kimi 编程全家桶。K2 Thinking 有 Agent 化等多方面升级,还推出 Kimi CLI 工具与 KFC 套餐。作者展示全家桶使用方法并多维度测试,肯定其表现,赞 Kimi 战略清醒务实有远见。
多模态大模型理解物理工具吗?PhysToolBench提出了衡量多模态大模型对物理工具理解的基准
香港科技大学等团队提出 PhysToolBench,用于衡量多模态大模型对物理工具的理解。它将理解分为三个等级,测试 32 个模型,揭示了大模型在工具理解上的不足,也为未来发展指明方向。
这款OCR神器绝了,PDF、表格、手写体通吃,20+文档支持,9.4K Star!
开源君在Github发现开源OCR工具Zerox,由Omni - AI团队开发,利用AI视觉模型“阅读”文档,将多种格式文档转Markdown。它功能强大,处理复杂文档优势明显,在Github获9.4K Star。