「语言中心推理」共找到 3059 篇相关文章
GRPO遭遇瓶颈?G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型,现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学(深圳)唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法,缓解小模型奖励稀疏问题,在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
刚刚,阿里发布最强推理模型Qwen3-2507,用疯狂一周暴击美国AI行动计划!
美国发布AI行动计划,欲成“世界AI冠军”,但阿里在7月22 - 25日三连发,推出Qwen3 - 235B非思考版本、Qwen3 - Coder、Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507推理模型,冲击美国计划。千问3在多领域表现出色,不过也有使用费用等小问题。
亲历两场编程语言迁移“惨案”,谷歌大佬揭露技术选型真相:90%决策与技术无关
谷歌大佬 Steve Francia 结合自身经历,指出技术选型常受身份认同等非技术因素影响。如早期创业公司因 CTO 执意换语言错失市场,谷歌团队跟风选 Rust。还分析了背后原因及代价,并给出破局建议。
具身导航,感知推理到底是「上帝」,还是执行控制是「命门」?| GAIR Live 023
本文是GAIR Live 023圆桌对话实录,浙江大学彭思达与具身多模态算法专家郝孝帅探讨具身导航。涉及本质、范式、挑战、交互等方面,还对未来5 - 10年发展做了展望。
Uber Hive 联邦架构:1.6 万数据集、10PB 数据去中心化,支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库,将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署,解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移,系统含四大组件降低运营风险,还减少存储开销,提升生态弹性。
打破视频推理「先看后想」惯性,实现真正的「边看边想」丨CVPR'26
现有大型视觉语言模型(VLM)在实时场景表现不佳,宁波东方理工大学沈晓宇团队提出TaYS,让VLM从“帧文交错”切换到“并行”,实现“边看边想”,在准确性和延迟上表现出色,推动VLM走向更真实应用。
3D高斯泼溅,可输入视图量高达500!推理速度提升3倍,内存少80%
ZPressor能高效压缩3D高斯泼溅(3DGS)模型的多视图输入,解决其在处理密集视图时的性能瓶颈。它基于信息瓶颈原理,分三步压缩信息,降低内存占用和推理时间,提升3DGS在高视图输入下的性能。
上交大和辉羲把LLM刻进ROM!推理性能冲2万token/s,GPU时代终结?
硅谷Taalas将大模型‘物理焊死’进芯片引关注,而上海交大、辉羲智能与微软亚洲研究院团队用ROM+SRAM异构架构,将端侧LLM推理速度推至20,000 tokens/s。介绍了ROMA和TOM架构优势及应用场景。
首次曝光!OpenAI新一代旗舰Astra换上“循环深度”推理架构:用计算深度换参数规模
9月2日消息,OpenAI将推出的旗舰模型Astra采用“循环深度”新技术,用较小模型实现庞大模型性能,降低成本。但该技术会让AI推理过程不可读,加重安全担忧,此前奥特曼已因Astra“能力过强”踩刹车。
全球首个从语言出发构建的智能体:MoonBit Pilot 如何推动自动化软件交付?
MoonBit Pilot是从语言底层构建的代码智能体系统,将AI Agent从“助手”推向“合作者”。它比Cursor、Codex更快更稳定,能云端异步执行,有Sub Agent架构和分段编译机制,或成未来软件工业新标准。