「深度推理能力」共找到 5026 篇相关文章
AST | 西交大牛笑天、陈刚等:基于多尺度网格融合技术的复杂三维构型流场时空智能推理方法
文章针对复杂三维外形的强非线性非定常流场推理难题,提出MSGF数据预处理方法与DTECAU - 3D模型联合框架。MSGF解决数据提取难题,DTECAU - 3D解决传统U - net问题,经测试验证该框架效果良好。
ICLR 2026 Oral|大模型总爱「想太多」? DECS从源头消除冗余思考,实现推理token减半且性能不降反升
以DeepSeek - R1等为代表的大型推理模型存在过度思考问题,造成大量冗余计算。复旦大学等团队在ICLR 2026 Oral论文中揭示‘长度惩罚’局限性,提出DECS框架,在多基准测试中实现推理长度减半且性能提升。
OpenAI发布权威AI科研基准,扯下AI遮羞布:奥赛金牌≠一流科学家!
OpenAI在2025年12月16日发布FrontierScience基准,用超700道题从物理、化学、生物维度考验AI科研推理能力。评测分竞赛和研究赛道,初测显示GPT - 5.2领先,但前沿模型仍有诸多问题。
5700问答对全面评估拷问AI空间感!最新空间智能评测基准来了丨浙大&成电&港中文
当前视觉语言大模型空间信息学习片段化,缺乏多维度空间推理能力。浙大、成电和港中文团队提出ViewSpatial - Bench基准体系,评估主流模型,揭示其缺陷,并开发MVSM优化跨视角空间理解。
壁垒在上下文,不在模型
特赞科技发布企业级智能体系统 GEA,推出发散推理模型和企业上下文系统。指出模型能力易复制,企业上下文才是壁垒。GEA 架构分四层,有独特的推理和执行模式,已在多家企业部署。
JustGRPO:扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO,在 RL 阶段让模型自回归生成,用标准 GRPO 训练,能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现,提升推理表现同时保留并行解码能力。
SGLang|SGLang Diffusion
来自SGLang开源社区的Yichi介绍SGLang Diffusion,它是面向图像与视频生成的全开源扩散模型推理引擎。基于SGLang机制将能力迁移到扩散模型推理,能显著提速工作流,视频展示了多种功能。
GPT-5被意外泄露,奥特曼宣布即将发布!
一则GPT - 5被意外泄露的消息引发关注,SecureBio的github配置文件中出现相关内容,暗示要把‘推理’提升到新高度。OpenAI CEO等暗示GPT - 5即将发布,但不打算短期内推出有IMO金牌级别数学能力的正式产品。
均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。
刚刚,OpenAI 再次开源!安全分类模型 gpt-oss-safeguard 准确率超越 GPT-5
OpenAI 开源安全分类推理模型 gpt-oss-safeguard,有 120b 和 20b 参数量版本,采用 Apache 2.0 许可证。它能直接理解策略文档分类内容,推理能力超 GPT - 5,性价比高,虽有局限但仍是开发者利器。