「自适应推理框架」共找到 3370 篇相关文章
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
马斯克xAI自研推理芯片曝光！代号X1、台积电3纳米工艺、明年就量产
马斯克的xAI被曝自研推理芯片X1，用台积电3纳米工艺，2026年三季度量产。此前xAI就为自研芯片招兵买马，还将在西雅图设办事处。此外，特斯拉也在推进自研推理芯片。
用更一致的轨迹、更少的解码步数「驯服」掩码扩散语言模型，扩散语言模型的推理性能和效率大幅提升
扩散大语言模型发展迅猛，或成下一代大语言模型基础范式有力竞争者。复旦大学等团队发布论文，提出高效解码策略与强化学习训练组合，解决MDLM解码和训练问题，提升推理性能与效率。
想清楚再动手：具身智能也要学会脑补未来和择优执行 | RSS 2025
近年来基础模型在具身智能领域能力惊人，但在真实部署中常‘用不好’。卡耐基梅隆大学与伯克利人工智能研究院团队提出 FOREWARN 框架，结合‘世界模型’与‘多模态语言推理’，解决部署智能难题。
中国团队让AI拥有「视觉想象力」，像人类一样脑补画面来思考
上海交通大学等团队提出 Thinking with Generated Images，让大模型像人类一样用「脑内图像」推理。该研究区分三种视觉思维模式，提出核心技术框架，解决视觉推理局限，实验效果好，未来有望在多领域突破。
上海人工智能实验室让AI像科学家一样在探索中发明工具
上海人工智能实验室等团队提出推理时工具演化（TTE）框架，推动AI在科学领域从被动选工具到主动发明工具。它解决传统工具库问题，提升多学科推理准确率，赋予AI跨学科迁移能力。
最窒息的Bug：Agent循环搜索原地打转？SGR Agent用「双阶段认知」破局
Hybrid Schema - Guided Reasoning（SGR）是革命性AI研究智能体框架，用「两阶段推理 - 执行架构」和「持久化上下文记忆系统」，解决AI助手复杂研究任务的三大痛点，模拟人类研究过程，适用于多场景。
LLM的快速、慢速与工具增强思维模式综述
大型语言模型在不同任务中对推理策略需求差异大，策略选择不当会影响效率与可靠性。本文提出双重知识边界框架，梳理LLMs推理模式，将策略选择形式化，还分析了决策因素及策略选择机制。
抛弃预定义Tool，首次提出通过动态工具生成的Agentic多模态Reasoning，破31%涨幅
视觉推理任务中，传统多模态大模型依赖预定义工具，灵活性与领域适应性差。PyVision 框架首次让 MLLM 在推理中实时生成、执行并迭代 Python 工具，在多类任务中显著提升性能，实现范式跃迁。
让大模型学会「心灵感应」：基于思维沟通的多智能体合作范式来了
NeurIPS 2025的论文提出思维沟通概念，建立潜在思维可识别性理论，构建ThoughtComm框架。该框架让模型共享潜在思维，跳过语言冗余歧义，实验显示其提升了协作效率与推理能力，或开启新智能形态。