「复杂推理任务」共找到 4030 篇相关文章
一句话搞定多任务出行,高德用空间智能重新定义地图
高德地图推出业内首个专精“出行与生活”的智能体“小高老师”,依托时空感知多智能体协作系统ST - MAC,可满足复杂出行与生活需求。它重新定义地图,将出行与生活服务融合,引领行业体验深度竞争。
无需外部数据!AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架,这是无需外部数据的自我提问模型,含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励,设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
无需验证器的RL:RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励(RLVR)提升大语言模型(LLM)推理能力的方法,受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架,利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号,实现无需外部验证器的通用领域强化学习,效果显著。
微软:DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天,DeepSeek - R1论文更新,披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环,根源是学得不对,如风险规避式复读、时序相关错误复读,还给出解决方案。
Transformer危!谷歌MoR架构发布:内存减半推理速度还翻倍
谷歌推出全新底层架构Mixture-of-Recursions(MoR),推理速度提高2倍、KV内存减半,首次在单一框架实现多任务处理与动态分配计算资源,研究人员通过实验验证其性能超Transformer。
蚂蚁开源 Ring-1T,成就推理、编程、通用智能三冠王
蚂蚁开源团队推出 Ring-1T 模型,它结合强化学习与多阶段推理机制,实现从‘模仿’到‘思考’的转变。该模型在多基准测试表现优异,其高性能得益于 IcePop、C3PO++、ASystem 三项关键技术。
DeepSeek秘密造芯!专攻推理,一年前已启动,招聘全程不公开
路透社消息,凭借算法震动硅谷的中国AI公司DeepSeek正秘密开发自研AI芯片,定位推理,项目约一年前启动,现处早期。全球模型公司自研芯片成趋势,虽挑战大,但DeepSeek有资金支撑。
超长 Agent 任务如何不崩盘:Claude Code 上下文管理机制深度拆解。
文章深度拆解Claude Code上下文管理机制,包括七类上下文、预算与告警、加载、卸载机制等。指出其是分层缓存与多级预算管理系统,还为长任务Agent开发者提供了管理启示。
DeepSeek推理再提速80%,V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架,已在V4预览版在线服务跑真实流量,使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题,在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线,将引入峰谷定价。
华为+DeepSeek,推理性能创新高!技术报告也公布出来了
华为昇腾在部署超大规模MoE时推理性能创新高,全面超越英伟达Hopper架构。其采用‘以数学补物理’方式,还将全面开源。团队从多方面优化,在不同硬件上取得优异性能,本周还将举办技术披露周。