「结构化推理」共找到 3017 篇相关文章
腾讯混元A13B用130亿参数达到千亿级效果，Flash Attention作者点赞
腾讯混元A13B模型仅130亿激活参数，却能和千亿级大模型竞争，获Flash Attention作者赞叹。它精准卡位性能与效率‘甜蜜点’，依托高质量预训练和结构化后训练，多方面表现突出且已全面开源。
港中文 MMlab×美团新研究：仅用一个模型，应对多种视觉推理任务
港中文 MMLab 与美团联合提出 OneThinker 多模态统一推理模型，将多种视觉任务抽象为‘先推理、后作答’形式，通过多任务强化学习优化。实验显示其在多任务表现佳，为通用视觉推理模型提供参考。
Qwen3接连放出No Thinking, Thinking两大模型，Gemini2.5 pro顶不住啦
Qwen推出非推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Instruct - 2507`后，又放出推理模型`Qwen3 - 235B - A22B - Thinking - 2507`。非推理模型在多方面功能增强，推理模型能力强，超DeepseekR1，可试用。
清华校友出手，8B硬刚GPT-4o！单一模型无限工具调用，终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳，突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树，TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理，实现单模型高效推理，简化智能体构建，在多方面表现出色。
AI Agent 的工程化被低估了
文章指出 AI 发展中工程化作用被低估，将其分为产品工程和技术工程拆解构建 AI Agent 体系。产品工程涵盖需求建模、UI/UX 设计等模块；技术工程涉及架构模块化、流量控制等方面，还提及 Spring AI Alibaba 等工具。
AI真的需要「像人类」那样思考吗？AlphaOne揭示属于大模型的「思考之道」
近年大模型在推理任务有进展，但缺乏推理节奏调控能力。伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校和加州大学伯克利分校研究提出 AlphaOne 框架，引入 α - moment 实现无需训练的推理调控，实验显示其能提升准确率和效率。
Pipeline MinerU真快不行了
文章聚焦Infinity-Parser，指出它把OCR从‘做识别’推进到‘做结构’。它采用layoutRL强化学习框架，结合真实与合成数据构建Infinity-Doc。跑分强且复杂结构表现优，透露Document AI向结构化生成转变趋势。
ICML 2025 | 大模型能在信息不完备的情况下问出正确的问题吗？
当前大语言模型推理研究多聚焦被动推理，主动推理研究少，制约其在现实场景应用。为此提出 AR - Bench 基准评估大模型主动推理能力，实验显示大模型主动推理能力严重不足，并指出后续拓展方向。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” ：腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级，应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航，解决大模型深度思考的局限，且适配多种大模型，性价比高。
5大维度、4类模态：LLM/Agent数据分析技术全景图
文章分享《LLM/Agent-as-Data-Analyst: A Survey》，上交大、清华、微软等将「LLM/Agent 当数据分析师」技术拆成 5 大设计维度与 4 类数据模态，给出 100+ 代表性方法等，还介绍不同数据类型的分析技术。