「手机端推理」共找到 2610 篇相关文章
复杂空间推理新SOTA,性能提升55%!中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer,模拟人类空间认知过程,构建闭环推理流程,还提出GeoPO解决奖励稀疏问题,构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA,为AI空间智能发展开辟新路径。
首个Gemini桌面端曝光,系统级Agent空降PC!
5月20日Google I/O 2026前夕,谷歌提前“放大招”,Gemini桌面端曝光,Mac版先上线。它具备四大核心功能,如系统级Agent操控PC等。全新Gemini 3.2闪现,编程能力惊人,谷歌还更新Workspace应用图标。
完全透明开源的共情语音大模型,三阶段训练,四大模块实现端到端对话 | 紫东太初联合长城汽车开源OpenS2S
GPT - 4o、Gemini等顶级语音模型闭源,紫东太初团队联合长城汽车AI Lab开源端到端共情语音语言大模型OpenS2S,提供构建共情语音系统新范式,开源所有核心资源,还介绍了技术方案、数据构建及训练流程等。
Meta 将移动端消息基础设施从 C 迁移到 Rust
Meta正在用Rust逐步重写移动端消息基础设施,替换老旧C代码。内存安全、开发者幸福感和长期可维护性是迁移动机。编译核心库用于多应用,虽Rust学习曲线陡,但团队用多种方式克服,还改进工具链。
Codex龙虾化!推出手机远程控制,与Claude Code竞争白热化
OpenAI的Codex可手机远程控制,与Claude Code竞争白热化。它跨设备无缝同步,支撑体验的是安全中继层技术。个人开发者体验提升,企业级环境诉求也得到回应,还推出针对性扩展工具。
大模型「越用越快」!SpeedupLLM首次验证,大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架,利用动态计算资源分配和记忆机制,使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升,论文系统性验证了LLM“越用越快”,为AI模型发展提供新思路。
无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
DeepSeek秘密造芯!专攻推理,一年前已启动,招聘全程不公开
路透社消息,凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片,定位推理,项目约一年前启动,现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势,虽挑战大,但DeepSeek有资金支撑。