「模型推理适配」共找到 8230 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。
刚刚,国产Agent模型闯入全球第一梯队!限时免费
昆仑万维发布SkyClaw-v1.0及其轻量版SkyClaw-v1.0-lite Agent模型,性能达全球第一梯队,价格仅主流顶尖模型一半甚至更低,适配主流Agent框架,还兼容OpenAI接口,现限时免费,后续将逐步开源。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力,性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大,但扩展到多模态大语言模型遇阻力,如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架,经测试,ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
LeCun世界模型出2代了!62小时搞定机器人训练,开启物理推理新时代
Meta开源发布V-JEPA 2世界模型,图灵奖得主Yann LeCun称其将为机器人技术带来新时代。该模型能理解物理世界,经训练后在多方面表现优异,Meta还发布新基准测试,也透露了后续计划。
推理token减少46%!Meta新方法缩短思维链,告别重复推导
Meta等联合提出元认知复用机制,让模型总结解题思路,提炼为“行为”存于“行为手册”。实验显示,该机制在数学基准测试中显著优化,保持准确率时最多减少46%推理token使用量。
StereoAdapter:北大首提自监督,适配水下双目深度估计
水下机器人深度感知难题待解,北大等机构提出StereoAdapter框架。它结合单双目视觉,以自监督学习适配视觉基础模型到水下域,设计双阶段结构、自监督训练策略等,实验效果好,未来还将多方面改进。
回归C++: 在GGUF上构建高效的向量模型
Jina AI分享将纯解码器向量模型适配到GGUF格式及在llama.cpp工具链的优化经验。经处理得到特定任务v4模型,还生成量化版本并上传。介绍使用方法、注意事项,经测试推荐IQ3_S或IQ3_M版配合定制工具。
究竟会花落谁家?DeepSeek最新大模型瞄准了下一代国产AI芯片
近期,DeepSeek发布V3.1新模型,采用全新混合推理架构,在多任务表现上有提升。它采用UE8M0 FP8,或为国产推理芯片优化机制。国内多家厂商新一代AI芯片支持FP8,未来国产大模型或针对其专门优化。
大语言模型离“数学证明高手”还有多远?斯坦福、伯克利、MIT 团队提出 IneqMath 评测标准
现在很多大语言模型常给出看似正确的结论,但推理过程却有问题。斯坦福、伯克利和MIT团队提出新思路,构建IneqMath数据集及‘AI数学裁判系统’,研究发现很多模型推理不严谨,还给出两个提升准确率的办法。
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。