「推理潜力」共找到 2394 篇相关文章
说句话,造个3D世界!腾讯VibeWorlding氛围造世界
香港科技大学(广州)和腾讯团队开源VibeWorlding框架,实现说句话造3D世界。它由VWE - Bench和VibeWorlding - Gym组成,开源模型经强化学习训练后成绩逆袭,证明强化学习解锁3D推理潜力巨大。
GPT-5「降智」真相曝光:不是变笨,而是五个超级开关没激活
新智元报道,OpenAI最新提示工程指南揭秘调教GPT - 5的方法。通过调整自主探索倾向、推理深度等五个开关,可让GPT - 5从偶尔靠谱变全能,还介绍了元提示小技巧解锁其潜力。
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。
港中文 MMlab×美团新研究:仅用一个模型,应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型,将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式,通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳,为通用视觉推理模型提供参考。
Qwen3接连放出No Thinking, Thinking两大模型,Gemini2.5 pro顶不住啦
Qwen推出非推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507`后,又放出推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507`。非推理模型在多方面功能增强,推理模型能力强,超DeepseekR1,可试用。
清华校友出手,8B硬刚GPT-4o!单一模型无限工具调用,终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳,突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树,TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理,实现单模型高效推理,简化智能体构建,在多方面表现出色。
哈佛发现基础模型比你想象中更强大:纯采样方法可超越RL
论文提出基础模型本身已具备强大推理能力,通过“幂采样”纯采样算法,在多推理任务上媲美或超越RL后训练,挑战“RL才能提升推理”观念,为理解基础模型潜力开新视角。
不换GPU,性能飙升2.8倍!英伟达用软件暴打摩尔定律
2026年1月8日,英伟达官网披露,基于Blackwell架构的推理软件栈升级,让混合专家模型(MoE)推理效率迎「阶跃式」突破,单GPU吞吐飙升2.8倍,显著降低推理成本。其通过软件针对性升级发挥硬件潜力,还进行多项优化。
AI真的需要「像人类」那样思考吗?AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展,但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架,引入 α - moment 实现无需训练的推理调控,实验显示其能提升准确率和效率。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗?
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理,主动推理研究少,制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力,实验显示大模型主动推理能力严重不足,并指出后续拓展方向。