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突破传统检索瓶颈！阿里通义实验室发布 WebDancer，开启多步推理智能体新范式!
在信息爆炸时代，传统检索技术缺乏动态决策能力，难以满足多步推理需求。阿里通义实验室发布的 WebDancer 基于 ReAct 框架，通过四阶段构建，在测试中表现优异，未来规划拓展工具生态、突破任务边界等。
“Claude Code更新废了”！热议Issue：思考深度下降67%，已无法胜任复杂的工程任务
AMD的Stella Laurenzo分析发现，Claude Code某次更新后思考深度降67%，无法胜任复杂工程任务，行为走样。团队回应redact - thinking是UI改动，2月两项改动或有影响，但网友并不买账。
新手必看！强化学习入门指南 | 从RLHF、PPO、GRPO到RLVR，最后到训练推理模型
Unsloth团队发布强化学习教程，从吃豆人谈起，介绍RLHF、PPO、GRPO等概念，分享用GRPO训练推理模型技巧。涵盖强化学习基础知识，还给出Unsloth使用GRPO训练模型方法及奖励函数示例。
提示工程死亡？不，它刚刚重生为计算科学：一篇讲透Prompt设计的科学基础
大型语言模型在多步推理任务中受挫，因Transformer架构有计算深度限制。本文建立提示设计理论框架，揭示提示是信息选择器，优化提示可使推理性能提升超50%，将提示设计从试错艺术变为可计算科学。
突破全模态AI理解边界：引入上下文强化学习，赋能全模态模型“意图”推理新高度
在多模态大语言模型应用多元的当下，对模型理解人类意图需求迫切。阿里巴巴通义实验室团队推出HumanOmniV2，解决现有推理路径问题，其相关代码等开源，在多基准数据集成果突破性领先。
性能比肩DeepSeek-R1，MiniMax仅花380万训出推理大模型性价比新王｜开源
MiniMax开源推理大模型MiniMax - M1，原生支持100万token输入、8万输出，性能比肩DeepSeek - R1，仅花380万训成。采用Lightning Attention机制与CISPO算法，在多领域表现出色，模型权重可在HuggingFace下载。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
说实话提前拿到Qwen3.7-Max内测，最让我意外的不是它推理变强了！
作者提前2天拿到Qwen3.7-Max内测，经测试，该版本补齐短板，综合能力强。审美提升明显，代码质量不错，长程思考推理迭代能力佳，适合替换到部分工具里。
单张显卡跑出15倍推理速度，aiX-apply-4B小模型加速企业AI研发落地
3月25日，硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的轻量级模型aiX - apply - 4B。该模型在准确率、推理速度等方面表现出色，超越部分千亿级大模型，还推出“大模型+小模型”协同架构释放企业算力价值。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。