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最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。
谷歌Ironwood架构TPU v7:用AI造AI,撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood,由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准,挑战英伟达芯片地位,展现AI算力竞争新趋势。
刘壮陈丹琦新作:开源通用视觉推理RL框架,0思考数据刷新SOTA
普林斯顿刘壮团队、陈丹琦参与推出开源通用视觉推理RL框架Vero。它构建的视觉推理器在30多项测试达8B视觉语言模型SOTA,解决了开源RL方案的问题,所有数据、代码、模型均已开源。
大模型最后一层竟是推理累赘?绕开对齐税,奥数准确率暴涨 22.4%!
Qwen团队、清华和南洋理工研究打破传统认知,揭示‘对齐税’现象。提出Confident Decoding策略,在多架构和评测集实验中表现出色,开销低,挑战‘LLM最后一层最优’常识。
AI 推理精细化流量治理实战:RocketMQ LiteTopic 的“千人千面”流控方案
随着大模型推理服务成主流,传统消息队列限流机制在AI推理场景面临挑战。Apache RocketMQ 5.x推出LiteTopic,其精细化流量治理方案能实现‘千人千面’,解决队列头部阻塞和并发效率受损问题,还与阿里云百炼网关合作。
20000 GPU·h砸出 106 个SOTA模型架构:AI 科研进入“自我加速”时代
模型架构发现领域迎来突破,ASI - ARCH超级智能体无需人类预设搜索空间,完成科研闭环。经20000 GPU·h、1773次实验,发现106个超越人类SOTA的线性注意力架构,且已开源。
华为多路径推理破解大模型数学瓶颈,准确率超97%|ICML 2025
大模型处理复杂问题常“翻车”,华为诺亚方舟实验室提出思维森林(FoT)框架,借鉴人类认知方式,打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色,准确率超先进模型,将在ICML 2025开源。
OpenAI公布首颗自研推理芯片成绩,下一代已进入制造阶段
8月25日,OpenAI公布自研推理芯片Jalapeño性能测试结果,首次给出其在多款公开大模型上的具体数据。该芯片在低功耗下实现高推理吞吐量和低延迟,性能超英伟达芯片,B0版已进入制造阶段。
仅需10%思维链标注,等同全量性能!中科院发布推理监督新范式
中科院计算所团队提出新框架PARO,让模型学习固定推理模式自动生成思维链,只需标注1/10数据就能达全量人工标注性能,适合规则清晰领域,为推理监督提供新思路。
调高一档推理强度,成本可能翻几倍:大模型思考原理讲清楚
文章详细讲解推理强度原理,指出其不改模型,只改草稿长度。还说明模型多思考能提高答题准确率的原因,剖析贵和慢的原因,介绍三种控制形态,并给出判断推理强度档位的框架。