「生成式推理」共找到 4338 篇相关文章
从Token到词元:全模态时代的基模与交互入口
2026年3月24日国家数据局确立“词元”为Token标准译名,Token生成与消耗方式在多模态场景正发生变化。模思智能获数亿融资,探索从语音到全模态的路径,成果颇丰且完成能力闭环,其发展受关注。
智能体安全如何保障?首个企业级AI Agent应用评估标准欢迎共同起草
近期OpenClaw走红,AI智能体从“能理解、能生成”走向“能执行、能协作”,但企业面临智能体上线条件判断难题。智合标准中心组织起草《企业级AI智能体应用效能评估规范》,现公开征集起草单位与起草人。
震惊海外开发者!BOSS直聘3B小模型比肩80B,怎么做到的?
BOSS直聘楠北阁团队发布3B轻量端侧小模型Nanbeige4.1-3B,性能震惊海外开发者。团队从多方面改进,如优化推理和偏好对齐,重构训练数据,采用多种强化学习算法,使其性能比肩大模型。
IMO题库“过时”了!OpenAI内部模型挑战最新First Proof,做了7天错了一半
谷歌发布Gemini 3 Deep Think爆火后,OpenAI用未发布内部模型,一周内尝试解答10道来自数学家科研现场的真实问题,5道基本正确。这些题取自真实研究,切断模型“背答案”可能,意味着自主推理能力进化。
整整21个月,豆包大模型正式进入2.0时代!
时隔21个月,豆包大模型2.0正式推出。它在多模态理解、企业级Agent、推理和代码能力上有提升,在多个基准测评中达业界最优。实测显示其在编程、数学问题处理上性能出色,性价比也具优势。
视听分离SOTA提速6倍!清华发布首个6M高性能模型|ICLR'26
清华大学团队推出Dolphin模型,仅用6M参数,通过离散化视觉编码和热扩散注意力机制,实现单次推理精准分离语音,速度提升6倍以上,在多项基准测试中刷新纪录,为端侧设备部署开辟新路。
首次!AI智能体破解「纳什均衡」,大模型学会博弈论|Cell子刊
多所高校研究团队开发出PrimeNash大语言模型智能体框架,能自动推导纳什均衡闭式解析解并生成证明。它模拟人类科研路径,分三模块求解,经经典博弈验证,还在碳市场博弈展现应用潜力。
AI编程节省95% token,工具调用上限狂飙20倍,开源记忆系统登顶GitHub热榜
Claude - Mem是一款登顶GitHub热榜的持久化记忆系统,直击AI编程助手跨会话失忆痛点。它免费且省token,通过‘三层渐进式披露’架构,常规省90%,测试阶段省95%,工具调用上限提20倍。
参数破万亿!阿里Qwen3-Max-Thinking发布,编程能力“踢馆”Gemini与Claude
阿里发布总参数超万亿的Qwen3 - Max - Thinking,预训练数据规模达36T Tokens。在多项权威测试中表现优异,能与顶级闭源模型竞争。引入两项核心创新,千问App等已上新,网友认可其能力与更新速度。
揭秘 Uber 跨区域数据湖与灾难恢复机制:350PB 数据、数百万事件、单一系统
Uber构建的HiveSync是分片式批量复制系统,能让Hive和HDFS数据跨区域同步,每天处理数百万Hive事件。它基于Airbnb ReAir扩展,分离控制与数据平面,有复制和数据修复两组件,未来计划拓展到云端。