「端侧推理模型」共找到 8297 篇相关文章
基于LLM的Agentic Reasoning框架综述：从方面到场景的全面总结
近年来，大型语言模型虽能力强但有局限，研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架，建立统一描述语言和通用算法，分析其在不同场景表现与评估方法。
更聪明的AI就能随心所欲控制人类？OpenAI科学家笑了：你比猴子聪明，能让猴子听话吗？
本文是科技媒体The Information对OpenAI研究科学家Noam Brown的深度访谈，围绕AI Agent、推理模型、AI安全、OpenAI研发战略展开，披露了Hugging Face多Agent事件细节，分享了诸多反直觉的前沿技术观点，信息密度极高。
为Token付费是一件很愚蠢的事情，用户应该为智能付费丨RockAI刘凡平@MEET2026
RockAI创始人刘凡平在量子位MEET2026大会提出，AI下一阶段要让模型“活起来”，实现硬件觉醒。他认为为Token付费愚蠢，应关注端侧智能，突破Transformer和反向传播算法，群体智能是迈向通用人工智能新路径。
以史为鉴：从互联网泡沫到英伟达五万亿
文章回顾互联网发展历程及泡沫破灭影响，对比当下AI浪潮，指出英伟达成首家市值破五万亿美元公司。探讨AI是否为泡沫，认为其未来发展或类似互联网，还分析英伟达走势及国产GPU替代、AI边缘推理领域前景。
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。
所有人看见了「大晓速度」，但真正值钱的是它背后的这套系统
过去一年大晓机器人在具身智能行业成果显著，首创研发范式和数据采集方案，推出世界模型并实现端侧部署，其行业方案进入真实场景。它从具身第一性原理出发，让信息低成本入模转化为生产力。
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。