「因果推理」共找到 2072 篇相关文章
4B小模型数学推理首超Claude 4,700步RL训练逼近235B性能 | 港大&字节Seed&复旦
香港大学NLP团队联合字节跳动Seed、复旦大学发布Polaris强化学习训练配方,让4B模型数学推理能力超商业大模型,且Polaris-4B可在消费级显卡部署,相关内容已全部开源。
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。
GPT-5.2全力出击!碾压44类专业工作,实测编程同价位无对手、深度推理封神,但速度太拉胯了
GPT - 5.2 登场,有 Instant、Thinking、Pro 三个版本,在多方面大幅升级,能覆盖 44 类专业工作。它经济性强、编程能力佳、推理出色,但存在速度慢的问题,其价格 API 端有调整,未来还将推 Codex 优化版。
智谱首秀工程实战经验!Coding Agent日均数亿次调用,GLM-5把长上下文推理的底层问题全逼出来了
今年 2 月智谱 GLM Coding Plan 上线后很受欢迎,随着用户和调用量上涨,Coding Agent 成压力测试场。4 月 30 日智谱发布博客,披露 GLM - 5 系列模型在超大规模 Coding Agent 调用场景下的底层推理技术突破及工程实践经验。
超越英伟达B200!AMD最强AI芯:1.6倍大内存、大模型推理快30%,奥特曼都来站台
AMD发布最强AI芯片MI350X和MI355X,号称大模型推理比英伟达B200快30%,内存是其1.6倍。该系列本月初已批量出货,还发布ROCm 7软件栈。AMD还预告明年推MI400系列,由其与OpenAI联合研发。
经纬领投2000万美元,Aether AI让机器人学会举一反三|甲子光年
6月18日,Aether AI获约2000万美元首轮融资。创始人黄碧薇认为主流大模型学的是相关性而非因果性,她将LLM和因果算法结合,打造因果世界模型,搭建“因果大脑”,并选择具身智能作为落地场景。
DeepSeek又又又又发新论文了!这一次,他们重构了AI看图的方式
DeepSeek发布论文DeepSeek - OCR 2,指出传统AI看图方式有误,提出视觉因果流概念。其两阶段级联推理解法效果显著,还可能整合进即将发布的DeepSeek V4,有望实现原生多模态。
DeepSeek-OCR 2再进化,对图像理解已经像人一样逻辑推理了
DeepSeek-OCR 2升级,保持前代高效压缩率和解码效率,引入DeepEncoder V2,模仿人类视觉因果流机制,将图像理解转为逻辑推理,在文档解析领域实现逻辑重构,性能显著提升。
DeepMind揭示Reasoning内在机制
近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。