「推理实验」共找到 2997 篇相关文章
ACL 2025 | 指令遵循不能仅靠常识？GuideBench 揭示大模型如何“踩雷”领域指南规则
这篇ACL 2025主会论文聚焦提升智能体指南规则遵循能力。提出评估基准GuideBench，涵盖7类1272个任务。实验显示多数主流大模型指令遵循能力不佳，尤其数学推理挑战大，为模型迭代提供评估基准。
NeurIPS 2025 | ARGRE框架实现高效LLM解毒：自回归奖励引导，安全对齐更快、更准、更轻
北航等机构研究提出自回归奖励引导表征编辑（ARGRE）框架，在LLM潜在表征空间可视化毒性变化路径，实现测试阶段高效“解毒”。实验显示其降低毒性、缩短推理时间，不影响模型能力，优于基线方法。
脸谱心智陆弘远团队ACL 2026新作：别再给模型叠加「高级词」了！模型更爱听「大白话」
脸谱心智与香港中文大学科研人员中稿 ACL 2026 的新工作提出 Adam’s Law，即文本频率定律，揭示文本频率对模型训练及推理的重要性，还给出工程解法，实验效果显著，为行业带来新思路。
61.3%！「人类最后一场考试」AI终于及格了，揭秘Agent自我进化新路径
上海交通大学等联合团队提出MemRL框架，在不微调模型参数下，让AI在“人类最后一场考试”中准确率跃至61.3%。该框架受人类认知科学启发，解耦推理与记忆，实验表现出色，或为AGI提供高效路径。
突破后训练瓶颈？Meta超级智能实验室又一力作：CaT解决RL监督难题
AI后训练依赖监督微调或程序化检查器，但很多有价值任务缺这两种资源。Meta超级智能实验室等机构研究者提出CaT方法，把推理时额外计算当教师信号，为大模型提供监督，实验显示效果显著。
让机器人学会系统2慢思考，叠衣服倒咖啡等不在话下 | 上海交大&智元机器人
上海交通大学与智元机器人等团队推出Hume——融合系统2慢思考的双系统VLA模型。它结合深度推理与实时控制，在多种机器人平台实验中表现出色，平均成功率达91%，显著超越现有模型。
基于文本AI的终结？Agent协作可直接「复制思维」，Token效率暴涨
在 Agentic AI 时代，多智能体系统让 AI 从单打独斗变为团队协作。普林斯顿大学等机构研究者提出多智能体推理框架 LatentMAS，将协作从 token 空间转移到潜在空间，实验显示其性能、效率大幅提升。
首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合
SGLang团队联合slime团队开源实现100%可复现的稳定RL训练框架。基于Qwen3 - 8B重复实验结果完美重合。SGLang在批次不变算子基础上实现确定性推理，性能有下降但有提升空间，还给出使用方法和未来规划。
RLPT：腾讯混元在预训练数据上实现自主强化学习
腾讯混元团队发布RLPT，是在预训练数据上应用强化学习的方法，可突破大语言模型扩展瓶颈。它能让模型自主学习推理能力，无需人工标注，在Qwen3 - 4B - Base模型实验中性能显著提升。
DeepSeek深夜炸场，开源了一个新项目&论文，V4打前站？
凌晨，DeepSeek开源新项目Engram并公开论文。Engram用可扩展的O(1) N - gram记忆替Transformer早期层节省算力，在多方面实验表现出色，如推理任务增幅大于知识任务，还分析了其机理和系统效率。