「金融推理大模型」共找到 8300 篇相关文章
斯坦福、英伟达和伯克利提出具身Test-Time Scaling Law
斯坦福、英伟达和伯克利团队提出具身Test - Time Scaling Law。研究发现推理时增加计算量可提升VLA模型性能，揭示动作误差与采样数量幂律关系，还探讨关键问题，给出方法，实验证明结合RoboMonkey能显著提升性能。
0%通过率！Code神话泡沫！LiveCodeBench Pro发布！
国际算法奥赛金牌得主团队测试20个顶级大模型，在584道编程赛题上，高难度题目AI通过率为0%。论文发布LiveCodeBench Pro评测方法，揭示AI编程能力神话泡沫，指出其问题并给出提升方向。
AI点外卖哪家强，美团LongCat团队做了个全面评测
美团LongCat团队发布贴近生活场景的大模型智能体评测基准VitaBench，以三大高频生活场景为载体，构建含66个工具的评测环境。评测显示现有智能体与应用需求差距大，该基准已全面开源。
腾讯LLM团队：对下一个 Token 预测的深入剖析，多样性 or 精准度？
最新研究证实RL能增强LLM推理，但成效受限预训练token分布。腾讯LLM部把交叉熵重写成单步策略梯度，用超参压熵，为RL打造‘低熵高信号’起点，经实验验证低熵模型优势明显。
刚刚，Anthropic发布Sonnet 5，性能接近Opus 4.8，但不一定更便宜
Anthropic发布Claude Sonnet 5，称其为最具Agent属性的Sonnet模型。它在推理等方面性能提升，接近Opus 4.8且价格低。安全评估有改善，但网络安全逊于Opus 4.8。已正式可用，有优惠首发价。
Temperature Scaling可大幅提高Test-Time Scaling瓶颈！
大型语言模型解决复杂推理问题时，测试时扩展（TTS）是提升性能的途径之一。但传统TTS依赖增加样本数量，性能提升有瓶颈。本文提出温度缩放新思路，实验表明其能大幅提升性能，还给出降低成本方法。
将思维链（CoT）引入具身世界，哪种路径能真正打通机器人「知行合一」？
文章围绕将思维链（CoT）引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变，分析分层架构与端到端模型两种技术路径，还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
字节跳动Seed推出「机器人大脑」Robix：让机器人学会思考、规划与灵活互动
近日，字节跳动Seed团队发布「机器人大脑」Robix，它将推理、任务规划与人机交互整合到单个端到端多模态模型。通过层次化架构分工，它能灵活互动，经三阶段训练，在多方面表现出色，为具身智能体发展奠基。
100亿美元！AI时代最闷声发财的两家公司，要合并了
《华尔街日报》报道，支付公司Stripe正与AI初创公司OpenRouter谈判收购事宜，价格达100亿美元。OpenRouter是全球规模最大的AI模型聚合平台，Stripe为科技公司提供底层金融服务。此次收购将扩展Stripe业务至AI生态。
减少检索增强生成（RAG）语义缓存中的误报：以银行业为例
文章围绕检索增强生成（RAG）语义缓存展开，指出其虽能提升效率，但设计不当会产生假阳性。以金融服务FAQ系统为例，经多组实验，发现缓存设计比模型优化更能减少假阳性，还给出未来架构路线图。