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OpenAI重新开源!深夜连发两个推理模型,o4-mini水平,笔记本、手机可跑
OpenAI 自 GPT - 2 后重新开源,此次连发两个推理模型 gpt - oss - 120b 和 gpt - oss - 20b。它们性能达 o4 - mini 水平,可在笔记本、手机运行,有宽松许可等亮点,在多测试中表现出色。
DPad: 扩散大语言模型的中庸之道,杜克大学陈怡然团队免训推理加速61倍
扩散大语言模型(dLLMs)有全局规划能力,但存在计算冗余。杜克大学陈怡然团队揭示其“草稿纸机制”,提出免训练方法DPad,结合现有技术,能在几乎无损精度下实现高达61.4倍推理加速。
为何95%的AI项目注定失败?回到未来,策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展:回到未来》指出,当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论,论证策略型代理AI是企业转型路径,还阐述构建算法化企业生态的方法。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0:给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明,沉淀推理框架开发流程约束,适用于 Codex 和 Claude Code,包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
UC伯克利新作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)新范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。
一段 signature,不仅撬开了 Opus 的隐藏推理,还让 Kimi、GLM 露出了"熟悉感"
研究者发现,将 Opus 等强模型返回的加密推理块交给同家族弱模型,弱模型可能转写出隐藏内容。如用 Haiku 读取 Opus 的加密信息。此外,公开的 Agent 轨迹存在隐私泄露风险,部分开源模型易受 Opus 风格影响。
刚刚,OpenAI开源2个推理模型:笔记本/手机就能跑,性能接近o4-mini
OpenAI深夜开源gpt-oss-120b和gpt-oss-20b推理模型,距上次开源已6年。模型亮点多,性能强,在多方面表现超专有模型。官方还放实测视频,展示其使用效果,同时解释了开源原因。
非Transformer架构的新突破,液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型,而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型,仅需900MB内存就能在端侧运行,性能优于Transformer架构模型,还降低了死循环生成比例。
字节突然开源Seed-OSS,512K上下文碾压主流4倍长度!推理能力刷新纪录
字节跳动突发开源360亿参数的Seed-OSS-36B,呼应OpenAI开源策略。它有512K超长上下文,引入“思考预算”机制。多项基准测试达开源SOTA,字节Seed团队此前也开源多个项目。
刚刚,OpenAI拿下IOI金牌,仅次于前五名人类选手!参赛推理模型才夺得IMO金牌
2025年国际信息学奥林匹克(IOI)中,OpenAI推理模型获金牌,在AI参赛者中排第一,得分仅落后5位人类选手。其未专门训练,成绩较去年大幅提升。此前它在IMO也获金牌级别成绩。