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推理“刹不住车”?新框架让DeepSeek-R1们告别过度思考,已开源

DeepSeek - R1等推理模型能力增强,但出现过度思考问题,如步骤繁冗、表述拖沓、输出冗长。浙大等团队提出Self - Braking Tuning(SBT)框架,能让模型适时终止推理,在多数据集测试中效果显著。

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端午出游高定:通义灵码+高德 MCP 10 分钟定制出游攻略

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让AI学着“看菜下碟”!港中大等新框架让推理长度减少90%,准确率反增17%

香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架,使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制,实验显示其让推理长度最多减90%,准确率还提升,有益模型部署。

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与Gemini Diffusion共振!首个扩散式「发散思维链」来了

西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」,这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同,能非线性生成,已应用于两种模型,增强后的模型在相关任务上超越现有模型。

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绝对零监督Absolute Zero:类AlphaZero自博弈赋能大模型推理,全新零数据训练范式问世

清华大学 LeapLab 团队等提出全新推理训练范式 Absolute Zero,使大模型实现「自我进化式学习」。基于此范式训练的模型 AZR,在代码生成与数学推理基准任务表现出色,缓解了大模型对人工数据依赖难题。

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Pi 爆火真相 :为什么只给模型一个 bash,反而赢了 Claude Code 和 Codex

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直击2026骁龙峰会:2nm旗舰首秀,但Agent正在重塑骁龙|甲子光年

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