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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。
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。
精准调控大模型生成与推理!浙大&腾讯新方法尝试为其注入“行为定向剂”
ACL 2025中选论文里,浙大与腾讯联合团队提出STA方法,深入模型内部分析神经元激活模式,干预关键神经元,抑制有害行为、保留通用性能,还在多模型实验验证效果,并将部分方法开源。
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。
首个测试时共进化合成框架TTCS:在「左右互搏」中突破推理瓶颈
厦门大学DeepLIT课题组提出全新测试时课程合成框架TTCS,不依赖外部标注,通过生成器与求解器共进化博弈合成课程数据,解决测试样本过难导致的训练坍塌问题,实验显示其推理能力提升显著。
内存减6倍、精度0损失,推理提速8倍!谷歌新技术震撼了AI圈
Google Research团队推出TurboQuant技术,能将KV缓存6倍压缩、无精度损失,推理速度提升8倍,解决内存瓶颈问题,为大语言模型应用扫清障碍,引发业界关注,还致存储芯片巨头股价大跌。
厉害了,智谱造了全球首个手机通用Agent!人人免费,APP甚至直接操控云电脑
智谱发布全球首个手机通用Agent AutoGLM,免费且人人可用。它可在云端执行任务,不占本地资源,还能操控云电脑。能集成到多种载体,上线移动端API申请通道及开发者生态共建计划。