「两阶段推理」共找到 3117 篇相关文章
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
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。
突发！OpenAI新模型Astra吓瘫奥特曼：暂停训练两周，GPT-6训练一并冻结
OpenAI宣布暂停内部最强大模型强化学习，Astra模型暂停训练两周，GPT - 6也暂停。原因包括Hugging Face安全纰漏和Astra网络攻击能力越线。还采取物理隔离、严格监控、打击作弊等措施，或有营销意图。
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。
Claude Opus 4.1被曝即将发布！Anthropic靠两大客户API收入超OpenAI
Claude Opus 4.1被曝正在内部测试，或重点提高推理和规划能力。Anthropic过去7个月ARR涨至50亿美元，API收入超OpenAI。但它收入依赖AI编程，面临GPT - 5、Grok等竞争。
AI的窗口期还剩多久，不同窗口处于什么阶段？战略上车来得及吗
文章指出AI窗口期并非单一窗口，而是一组接力出现的窗口。分析了基础设施投资、AI人才、AI应用创业等五个维度的窗口期阶段，给出识别窗口期的框架，还为普通人抓住窗口期提供了实操策略。
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。