「泛化推理能力」共找到 4674 篇相关文章
Claude与人类共著论文,苹果再遭打脸!实验黑幕曝光
苹果一篇质疑大模型推理能力的论文引发争议。Open Philanthropy研究人员联手Anthropic发表论文,揭露苹果论文三大缺陷,指出部分测试无解却让模型“背锅”,还给出正确评价大模型推理能力的方法。
阿里云通义点金发布DianJin-R1金融领域推理大模型,32B模型荣膺榜首
阿里云通义点金团队与苏州大学合作推出DianJin-R1金融领域推理大模型,介绍其开源数据集与模型、基于通义点金平台的数据合成,展示了其在性能测试中的优异表现,推动金融科技智能化进程。
AAAI 2026 Oral | 大模型「爱你在心口难开」?深度隐藏认知让推理更可靠
合肥工业大学团队提出大模型存在‘隐藏的真伪认知’,论文让模型用此给推理‘打分’,过滤错误推理链。通过多层注意力头探测、构建预测器和新推理扩展策略,提升了推理链稳定性,实验效果优异。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch:成本暴降88%,无需搜索即可激活大语言模型的检索能力!
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架,可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略,成本降88%,多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
刚刚,GPT-5.4 发布,百万上下文、最强全能模型
OpenAI发布GPT - 5.4,集推理、编程等能力于一体,支持百万级上下文窗口。有三个版本,功能全面升级,如支持中途打断、电脑操作、视觉能力提升等,还更省token、少幻觉,安全机制完善,价格有调整。
算力成本大降!马尔可夫思考机来了,LLM推理成本直接降为线性
用强化学习让LLM具备推理能力耗费颇高,计算量会二次级增长。Mila和微软研究院等团队提出马尔可夫式思考机,重构强化学习形式,让计算量呈线性,实验效果显著,还能与先进模型兼容。
高通新款云端芯片公开!借推理抢英伟达蛋糕,市值一夜暴涨197.4亿美元
高通宣布推出AI200和AI250两款全新AI芯片进军数据中心市场,消息使股价一度飙升超20%。新品聚焦推理阶段,主打低TCO、高能效与强内存处理能力,还推进端到端软件栈。高通早有布局,已获订单。
Anthropic宣布练出神话级模型:Claude Mythos,代码和黑客能力吊打opus4.6,不向公众开放!
Anthropic宣布Project Glasswing计划,因训练出超强模型Claude Mythos Preview。该模型代码和推理能力超opus 4.6,扫描主流软件发现数千零日漏洞。此模型不向公众开放,计划先在Claude Opus验证安全机制。
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1,这次是真的卷到DeepSeek了。
MiniMax深夜开源首个推理模型M1,其上下文能力媲美Gemini 2.5 Pro。M1在部分评测中表现中规中矩,但在MRCR(4 - needle)测试中屠榜。它得益于MiniMax - 01基座模型,应用Lightning Attention机制,开源了40K和80K两个版本。