「智能体推理」共找到 5184 篇相关文章
牛！小米开源「音频语言模型」，超1亿小时预训练时间，音频理解和输出能力是真顶！
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio，有超1亿小时预训练时间。它能理解音频，70亿参数模型在多基准测试达SOTA，音频理解超Gemini - 2.5 - Flash，复杂推理优于GPT - 4o - Audio，还支持多模态任务。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC：当堆砌「暴力美学」触顶，AI Infra 如何求变？
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流，捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率，Token推理成算力消耗主体，AI工厂和Token工厂共生，未来竞争聚焦效率，不同玩家各有优劣。
实战案例｜当本体遇上 Agent：让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇，探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱，是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责，通过案例展示用本体做规则判断和多维归类，凸显其优势。
账上仍有30亿元现金，王小川不下牌桌｜甲子光年
1月13日百川智能开源新一代医疗大模型Baichuan - M3，在医疗AI评测中夺冠，超越GPT - 5.2。王小川带领百川转型AI医疗，虽面临挑战但账上有30亿现金，选择院外商业化，预计2027年考虑上市。
老外傻眼！明用英文提问，DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升，海外研究者用英文提问，它却用中文思考。评论有两种观点，相关论文显示中文省token但非最有效，大模型选思考语言并非只看效率。
无需标注和奖励模型！仅靠自信度RL，16个样本训练20步，效果飙升21%！
论文提出RLSC，让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号，摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号，小成本提升模型数学能力，还让模型学会快推理，不过也存在安全隐忧。
融资数亿元，我们和贝塔无限刘武龙聊了聊具身系统创新
AI科技评论对话贝塔无限刘武龙，探讨具身智能。刘武龙有丰富华为履历，其团队获数亿融资。他分析技术路线分歧，提出具身大脑定义，还谈数据采集、产品切入与商业化等，认为系统工程团队有望胜出。
对话许华哲：进家的机器人，先做好这10件事
本文是对许华哲的访谈，他离开星海图创办破壳机器人，切入具身智能C端赛道。许华哲阐述选择进家的原因、产品规划，还探讨数据来源、模型规划、强化学习等问题，分享从科学家到创业者的体验。
地平线余凯：80%的精力思考死门在哪
2025年4月18日，地平线举行发布会，创始人余凯分享战略思考方法论与“反共识”思考。他认为公司应在无竞争处竞争、不冒险，智能驾驶重功能价值，AI时代产品逻辑有别互联网，还提及技术变革战略、“平权陷阱”及高阶智驾基础。