「Latent CoT」共找到 62 篇相关文章
DeepSeek R2没来，DeepSeek R1+来了~
DeepSeek官方发布通知，DeepSeek R1模型完成小版本升级成DeepSeek - R1+。PaperAgent实测近1000行代码无错，网友测试显示CoT有显著变化、前端审美提升，还提及DeepSeek - R2可能快来了。
如何训练VLA？丰田研究院发布史上最大实验规模「保姆级」教程
丰田研究院和清华大学发布教程，用大量数据训练89个策略模型并验证。聚焦Co - training，研究五大模态、三种策略，对比不同架构，揭示有效和无效模态，还探讨CoT推理及多方面实验。
图像编辑模型不止生成：BIGAI&上交大提出EAR范式，系统测试其视觉规划能力
上海交通大学联合北京通用人工智能研究院提出EAR范式，构建AMAZE基准，分析图像编辑模型视觉推理能力。研究发现模型零样本表现弱，扩散式模型更适合视觉规划，CoT效果不稳定等。
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布，多项对标Fable 5
刚刚，DeepSeek V4 Pro正式版发布，多项对标Fable 5，Agent能力几乎全方位碾压Opus 4.8，无限逼近Fable 5。API平台已更新，价格和之前Pro预览版基本一致，但网友实测发现CoT表现不佳。
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
人形机器人「网球运动员」来了！不靠预编程，银河通用×清华破解长程打网球难题
银河通用与清华联合提出LATENT研究，使人形机器人通过深度强化学习自主习得网球对打能力，实现从“机械复刻”到“智能决策”跨越。该研究提出新运动学习方法，构建“运动小脑”等，经实验验证性能优越。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
直播预约 | Transformer 模型能否通过连接训练数据中的离散知识进行推理？
为研究Transformer是否具备组合式推理能力，提出FTCT合成任务。实验发现Few - shot CoT提示可激发推理能力，训练与测试相似度、模型复杂度影响推理能力。还分析了其内在机制，展示其泛化推理潜力。
文生图进入R1时代：港中文MMLab发布T2I-R1，让AI绘画“先推理再下笔”
港中文MMLab团队发布首个基于强化学习的推理增强文生图模型T2I - R1。它提出双层级CoT推理框架和BiCoT - GRPO强化学习方法，解决生成评估难题，为多模态生成提供新范式。
刚刚，OpenAI神秘新模型斩获IMO 2025金牌！攻克奥数巅峰，硅谷沸腾
OpenAI用全新通用推理模型夺下IMO 2025金牌，解出5道题狂揽35分，远超此前Gemini 2.5 Pro的13分。此或意味着其研发出颠覆性推理技术，告别CoT，且模型未针对IMO训练，有持久创造性思维。