「文档推理」共找到 2388 篇相关文章
文档级知识图谱: RAKG(95.91%) VS GraphRAG(89.71%)
文章分享RAKG框架，解决传统知识图谱构建在文档级构建中的局限。对比GraphRAG的不足，阐述RAKG创新点、框架结构，用MINE数据集实验，显示RAKG准确性等指标优于GraphRAG和KGGen。
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。
腾讯15年资深后台工程师，转战大模型推理的抉择
本文是腾讯15年资深后台工程师吴银光的转型自述，分享了他从零切入大模型推理工程的抉择过程，给出了清晰的入门路径与自检方法，分析了AI Infra与传统Infra的异同，为有意转型AI的技术人提供了实用参考。
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。
6.2k 谷歌开源LangExtract，主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract，能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等，具备精确源接地、可靠输出等特性，支持多模型，无需微调，适用于各领域。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
大涨240%，Doc-Researcher确立多模态文档深度研究新范式
在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型面对专业复杂文档常“束手无策”。Doc-Researcher提出三位一体解决方案，构建M4DocBench评测，性能远超现有方案，还适用于多产业场景。
250份文档就能给大模型植入后门：不分参数规模
Claude母公司Anthropic联合英国AISI和图灵研究所研究发现，仅250份恶意文档就能给不同规模大模型植入“后门”漏洞，打破了以往对大模型数据中毒的认知，给厂商提了个醒。
蚂蚁开源 Ring-1T，成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型，它结合强化学习与多阶段推理机制，实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异，其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。