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基于LLM的Agentic Reasoning框架综述:从方面到场景的全面总结
近年来,大型语言模型虽能力强但有局限,研究者构建基于LLM的智能体系统。此综述论文提出系统、统一分类法梳理智能体推理框架,建立统一描述语言和通用算法,分析其在不同场景表现与评估方法。
最鲁棒的MLLM!港科大开源「退化感知推理新范式」 | AAAI'26
多模态大语言模型(MLLMs)在真实世界视觉退化下性能崩溃,制约产业落地。港科大等团队开源的Robust - R1被AAAI 2026接收为Oral,提出显式结构化推理新范式,实现质量与鲁棒性双重突破。
DeepSeek R2没来,Kimi K2来了,VLLM,SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型,采用混合专家架构,总参数量达1万亿。其有多项技术创新,在多个基准测试表现突出。发布两版本,用修改版MIT协议开源,vLLM、SGlang首发支持,已上线多服务。
为什么我觉得AGI并不会马上到来
作者Dwarkesh Patel认为AGI不会马上到来。当前大语言模型缺乏持续学习能力,难以替代人类工作;计算机操作能力受训练周期、数据等限制;推理能力虽有突破,但仍需时间发展。作者给出了具体预测时间。
ICML 2026 | 大模型内部也会长出「情绪树」,规模越大越懂人心
ICML2026 论文指出,大语言模型内部会自然形成类似人类心理学模型的「情绪树」,模型越大,情绪树越复杂,且在销售等任务上表现更好。同时,模型的情绪结构受身份设定影响,存在与人类相似的情绪识别偏见。
KV-Cache 实战策略:生产环境中的分页、固定与复用技术解析
在大语言模型推理场景中,KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术,但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术,结合原理、实践与案例,为开发者提供解决方案,还探讨了未来演进方向。
AI辩论能力碾压人类,81.7%概率让你信服!研究登Nature子刊
《自然·人类行为》研究指出,在线辩论中,大语言模型根据对手特征个性化论点时,比人类更具说服力。实验显示,与GPT - 4辩论的参与者有81.7%更高概率认同其观点,应加强对大模型舆论操控的监管。
英伟达推出下一代计算平台Rubin:可用45°C的热水进行冷却,训练速度提高3.5倍
英伟达黄仁勋在CES演讲,宣布进入自动驾驶领域、推出Alpamo模型与下一代计算平台Rubin。他指出计算行业正经历平台性转变,还介绍AI进展、应用架构,Rubin平台性能强且能效高。
深度解析世界模型:新范式的路线之争,实时交互与物理仿真
文章认为2026年多模态技术将有大发展,世界模型轮廓渐清。文中对比语言、视频生成模型,指出世界模型优势,分析实时视频与3D结构化两条路线,介绍不同公司产品并以四象限框架分类。
Agent规模化落地前夜,AI Infra的难题全都暴露了
随着AI Agent大规模落地,中国云服务市场结构转变,AI基础设施角色改变。InfoQ联合腾讯云发起「InfraTalk」直播,探讨AI Infra能力框架等。还解析其核心能力、难题、价值闭环标准及未来竞争焦点。