「大模型推理系统」共找到 9204 篇相关文章
国外网友疯传DeepSeek R2/R3/R4 炸裂突破，超越传统的「跨因果超矩阵」，并在训练过程中自发产生了R5……
国外网友疯传DeepSeek R2到R5的“重磅”消息，爆料内容层层递进且玄幻离谱。Anthropic联合创始人评价有认可也有轻视。当下闭源模型各领风骚，开源阵营期望集中在DeepSeek R2，应平常心看待传言。
华师大智金院孵化金融原生基模Mint-Agent：超越GPT-5.6与Claude Opus 4.8，商业订单已超亿元
华东师大智金院团队孵化的金融原生基模 Mint - Agent 发布，在 FinanceAgentBench v2 上表现超 GPT - 5.6 - Sol 与 Claude Opus 4.8，单题推理成本低，商业订单超亿元，进入规模化金融场景验证阶段。
南科大教授余沛源创业做AI+材料：真正难的不是生成，而是验证
南科大教授余沛源创业成立三向纪元，构建可验证材料模型。他认为AI+材料研发难在验证，当下是产业化窗口期，中国有优势，初创企业与大厂各有优劣，公司有独特技术与商业模式。
LLM后训练太烧钱？清华&腾讯有了破解法门：关键是得会Rollout
大模型强化学习后训练中，rollout预算易成瓶颈，且并非所有rollout都有用。清华和腾讯研究者提出TRACE框架，将Agent轨迹视为树，分配预算给易产生“成功/失败对比”的节点，实验显示其效果良好。
让GUI Agent不再「边做边忘」：快手、浙大提出MemGUI-Agent，攻克长程GUI任务
手机GUI Agent在长程任务中易遗忘关键信息，浙江大学APRIL实验室和快手主站技术部提出MemGUI - Agent，核心是ConAct，将上下文管理变为Agent动作，还开源MemGUI - 3K数据集，模型在评测基准取得佳绩。
翁荔最新博文深度拆解Scaling Laws：AI行业最信赖的公式，没有那么可靠
6月24日，前OpenAI安全研究副总裁翁荔在博客发表长文，对缩放定律进行系统梳理，指出该理论在实际拟合和外推过程有易被忽视的陷阱，还讨论了数据有限时定律是否成立等问题。
很多人没有意识到：靠自己实践出来的信息是非常值钱的
现在有了AI，大家普遍觉得信息差被缩小，但作者认为靠自己实践得到的信息仍最值钱，AI暂时替代不了。作者通过去咖啡馆、使用AI模型集合网站、上班等例子说明实践获信息的重要性。
AI最大的礼物，是让你能廉价地失败100次
文章指出AI最大的礼物不是让人成功，而是让人能廉价地失败。AI让开发成本降低、心力节省，增加了尝试机会。但人们需发布产品获取反馈，构建可演化系统，让失败为后续铺路。
Claude Opus 4.7 上手实测：花7倍价格买输出，值不值？
作者实测Claude Opus 4.7，其定价约为GPT - 4.5的6 - 7.5倍。它有全新架构、强化Agent能力等升级，在代码生成、推理分析等多场景表现出色，是否值高价取决于使用场景。
OpenClaw爆火，暴露12类致命隐患！MCP协议安全基准发布 | ICLR
OpenClaw等开源AI Agent项目爆火，MCP协议拓宽其能力也增大攻击面。北京邮电大学团队推出MSB安全基准，揭示MCP各阶段攻击有效，性能强的模型更易受攻击，还提出NRP指标平衡安全与实用性。