「复杂推理任务」共找到 4091 篇相关文章
JCP | 西北工业大学宋家豪、张伟伟等:FENN:特征增强神经网络求解流体力学领域的偏微分方程
物理信息神经网络(PINNs)求解偏微分方程收敛慢,尤其是流体力学复杂非线性问题。该研究提出特征增强神经网络(FENN),在PINNs输入引入几何和物理特征,提升收敛速度,经正、反及参数化问题验证其有效性。
死磕即梦48小时,我发现了AI公众号封面的懒人密码
作者与即梦Agent死磕48小时,分享AI公众号封面制作经验。介绍垫图法、两个提示词模板,测试提示词反推、语义理解等功能,指出不足,认为即梦像AI作图界拼多多,瑕不掩瑜。
为 OpenAI 秘密提供模型测试, OpenRouter 给 LLMs 做了套“网关系统”
OpenRouter成立于2023年初,为用户提供统一API Key调用各类模型,OpenAI会用其秘密测试。平台token用量高速增长,还发布模型用量排行榜引关注。创始人认为大模型非赢家通吃,未来想成agent最佳推理层。
专为“超大模型而生”,新一代训练引擎 XTuner V1 开源!
9月8日,上海AI实验室开源书生大模型新一代训练引擎XTuner V1。它能应对复杂训练场景、速度更快,尤其在超大规模稀疏混合专家(MoE)模型训练中优势显著。还将一并开源AIOps工具DeepTrace与ClusterX。
VerlTool重塑Agentic RL的训练生态
当前LLM像‘缸中的大脑’,缺乏与外界互动能力。新范式ARLT兴起,但构建训练框架面临诸多挑战。VerlTool作为统一、模块化、高效的开源框架应运而生,解决难题,在多任务实验表现出色,推动LLM向智能体转变。
港科广×腾讯联手打造《我的世界》神操作,400张截图就能让AI挖矿通关,成本降至5%|EMNLP 2025
港科广与腾讯联合团队提出VistaWise框架,将“跨模态知识图谱+轻量化视觉微调”引入开放世界智能体。实验显示其在“获取钻石”任务表现出色,成果被EMNLP 2025主会录用。该框架以低成本、跨模态为突破口。
AI 原生应用全栈可观测实践:以 DeepSeek 对话机器人为例
本文以 DeepSeek 对话机器人为例,介绍 AI 原生应用架构可观测需求、挑战与方案实践。分析 AI 领域痛点,提出阿里云 AI 全栈可观测架构,剖析大模型应用可观测技术,分享实战案例,还给出未来规划。
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结
近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。
实测GPT-5 Pro:别被普通版骗了!Pro才是OpenAI真正的顶级模型
新智元实测发现GPT-5表现飘忽,但其Pro版本实力强劲。在编程、推理计算、图像识别等多方面表现出色,网友实测后也赞不绝口。此外,文中还介绍了GPT-5提示指南及OpenAI放出旧模型的彩蛋。
GPT-5来了!人人都能免费用,最强大模型只需最傻瓜式使用
全世界等了2年,GPT - 5正式发布,面向所有人免费开放。它在AIME 2025取得优异成绩,编程等方面全面提升,集成多模态和推理能力,还推出多种使用模式和API模型,不过也遭马斯克等质疑。