「推理式思考」共找到 3012 篇相关文章
开源Qwen一周连刷三冠，暴击闭源模型！基础模型推理编程均SOTA
通义千问卷疯了，Qwen3-Coder刚登场，全新开源Qwen3系列最强推理模型Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507又刷新SOTA。一周内，通义千问完成开源三连，在基础模型、编程模型、推理模型方面均达全球开源最强。
拒绝“熵崩塌”和“熵爆炸”！这项研究让大模型学会“精确探索”，推理成绩飙升
2024年以来，大模型在推理任务上进展显著，得益于RLVR方法，但面临“熵困境”。研究团队提出选择性熵正则化方法（SIREN），通过三重机制精准调控探索行为，实验证明其能提升模型推理成绩。
GLM4.5之后，智谱又开源GLM-4.5V，实测下来视觉推理能力贼强~
智谱继GLM4.5后又开源GLM - 4.5V，它是同级别开源SOTA视觉推理模型，在多模态理解榜单表现优异。文章实测其在科研全生命周期的应用，还介绍了模型架构设计和训练策略。
ICLR 2026 | 7B小模型干翻GPT-5？AdaResoner实现Agentic Vision的主动「视觉工具思考」
文章介绍了AdaResoner模型，它学会‘何时用工具’，在拼图推理上击败GPT - 5。Google为Gemini 3 Flash引入‘Agentic Vision’，与AdaResoner殊途同归。AdaResoner有独特训练方法，提升小模型性能。
小红书提出DeepEyesV2，从“看图思考”到“工具协同”，探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2，它延续视觉推理优势，实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题，采用两阶段训练策略，准确率远超开源模型。
2025.7.4上午 | 视觉智能驱动的多模态对齐与推理的近期系列工作分享 - 复旦博士生王思尹
本次分享由复旦博士生王思尹围绕‘视觉智能驱动的多模态对齐与推理’展开，介绍多模态大模型探索研究，涉及跨模态组合语义理解、视觉参与推理及基于视觉建模世界完成行动等内容。
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
德州农工大学博士生李港在NeurIPS25高分论文中，分析GRPO优化目标，发现难度偏差局限及与判别式监督学习联系，提出DisCO框架强化大型推理模型，其优势显著，实验表现优于GRPO及其变体。
一句话生成无限逼真3D场景！匹兹堡大学新作直击VLM空间推理软肋丨CVPR'26
VLM在3D空间推理上表现不佳，且缺乏合适测试基准。匹兹堡大学团队提出InfiniBench框架，用LLM Agent迭代优化和聚类策略，可按需生成3D场景，还能精准定位大模型空间推理缺陷。
独家 | CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立「原识之智」，聚焦因果推理方向
AI科技评论独家获悉，CMU博士、UCSD助理教授黄碧薇创立上海原识之智科技有限公司，切入具身智能基础层相关的因果推理方向。当下大语言模型在符号世界表现出色，而机器人缺乏因果推理能力，原识之智项目已获顺为资本早期投资。
一家低调的工业AI公司，用TPT跨越生成式AI鸿沟｜甲子光年
麻省理工学院报告指出约95%生成式AI企业试点无实质回报，存在生成式AI鸿沟。工业AI落地难，中控技术的TPT及TPT 2模型，在兰州石化榆林化工应用效果好，其优势源于数据和行业经验，也体现了破局决心。