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视频理解新标杆,快手多模态推理模型开源:128k上下文+0.1秒级视频定位+跨模态推理
快手开源能看懂视频并跨模态推理的大模型Keye-VL 1.5,其有时序定位、描述和推理能力,跑分领先。采用三段式架构和Slow-Fast编码策略,经四阶段预训练和多阶段后处理,团队成果多,推动多模态技术落地。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理,ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会,5 月 14 日 19 点直播,聚焦模型‘慢思考’,嘉宾将解读四大核心技术。
蚂蚁武威:下一代「推理」模型范式大猜想
文章围绕下一代「推理」模型范式展开,蚂蚁技术研究院武威提出不同观点,认为长思维链推理未必最优,未来推理模型或更低维稳定,还探讨推理定义、重要性及解法猜想,如结合快慢思考等。
只用2700万参数,这个推理模型超越了DeepSeek和Claude
Sapient Intelligence研究者受大脑机制启发提出分层推理模型(HRM),该模型仅2700万参数、1000个训练样本,就在复杂推理任务上超越DeepSeek和Claude等模型,还引入近似梯度等创新设计。
曦望,死磕AI推理成本|甲子光年
1月27日,国产GPU厂商曦望发布新一代推理GPU芯片启望S3等。启望S3面向大模型推理定制,设计系统级重构,单位Token推理成本降约90%。曦望还推出超节点方案及推理云计划,目标是极致推理性价比。
阿里云飞天企业版X平头哥“真武”芯片,推理性能跃迁13倍,底层逻辑是什么?| Q推荐
过去几年,模型虽强但使用成本高,阻碍企业级AI深度应用。今年‘模型推理’成AI关键词,4月13日19:00,InfoQ联合阿里云邀专家围绕推理加速底层破局展开对话,探讨算力博弈、芯片性能跃迁等问题。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度,但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法,根据相似度阈值融合连续层,简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术,还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
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。
从平面几何出发:形式化验证如何驱动MLLM的推理能力跃迁
多模态大语言模型在复杂数学与几何推理中有缺陷,现有训练方式让模型难有鲁棒推理能力。上海交大等团队提出“以形式化增强非形式化推理”方案,构建完整闭环,提升模型推理及泛化能力。
推理路径的动态调控:让大模型学会“恰到好处”的思考
当前大模型推理路径存在冗余问题,本文提出测试时提示干预框架PI(π),通过《When/How/Which》三模块协同,将人类专家经验融入推理过程,在多个STEM基准测试中缩减推理步骤、提升准确率。