「自适应可控推理」共找到 2219 篇相关文章
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528，用户可在官网、APP 等体验，API 同步更新。该版本强化深度思考能力，在多基准测评表现优异，还改善幻觉、提升创意写作等能力。
多智能体大语言模型中的人类自适应协作
尽管大语言模型有进展，但纯自治多智能体系统有局限。为此提出 HILA 框架及双环策略优化机制，结合 DLPO 的 HILA 在基准测试中表现出色，为构建 Agentic 系统提供指导。
斯坦福开源复杂推理AI Agent，融合超10种工具
传统AI助手应对复杂任务能力有限，斯坦福开源OctoTools，这一复杂推理AI Agent融合11种工具。它在16项基准测试中准确率高，能应对多领域复杂场景，框架含工具卡片、规划器等构件。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
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。
LLM算力告急？把文本变图片，推理成本直接减半！
大型语言模型处理长文本时计算成本高，本论文探索‘文本即图像’输入压缩策略，将长文本渲染为图像输入多模态模型，可减少近一半令牌，且任务性能不受显著影响，在多任务中验证了其有效性。
微软深夜发布SambaY架构，Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi - 4 - mini微调出Phi - 4 - mini - Flash - Reasoning 3B模型，扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构，支持64K token上下文长度，运行速度比前代快10倍，有诸多优点。