「AI推理系统」共找到 11680 篇相关文章
GPT-5.4发布：OpenAI首个大一统模型，简直是龙虾原生
OpenAI发布GPT - 5.4，这是其首个大一统模型，将推理、编程等能力融合，且单项性能领先。它在知识工作、计算机使用、编程调试等能力提升，定位AI数字员工，虽单价高但有省钱机制。
LeCun预言成真！790年长视频，炼出最强开源「世界模型」
2025年‘世界模型’成AI巨头战场，谷歌、李飞飞团队等纷纷布局。上周北京智源研究院发布Emu3.5，340亿参数，基于790年长视频数据训练，其架构优越，推理快，能力强，还公开技术报告邀全球探索。
AGI前夜重磅：RL突破模型「认知上限」，真·学习发生了！
AI研究圈争论RL能否赋予模型超越基础模型的推理能力。UC Berkeley等团队提出DELTA框架，观察到“RL grokking”现象，还设计新任务验证，提出两阶段奖励调度，总结两种模式等，为争论带来新依据。
刚刚，Figure 03人形机器人登场，能感知一枚回形针重量
Figure 03是初创公司Figure发布的第三代人形机器人，能做家务、胜任服务类工作，指尖可感知3克力。它配备新传感器和手部系统，为家庭设计，实现无线自主运行，也为量产和商业应用做了诸多优化。
刚刚，Anthropic新作：大模型意识被发现了
Anthropic 最新研究发现 LLM 有可被语言化报告的全局工作空间（J - space），用 Jacobian Lens 技术能读出模型思考概念、干预推理，还可暴露其未说出口的意图，为 AI 安全审计提供新途径。
马斯克转发字节Seed&哥大商学院新基准：大模型搞金融，连查个股价都能出错
字节跳动Seed团队与哥大商学院推出开源金融搜索与推理基准测试FinSearchComp，含635个问题。评测显示大模型处理金融任务有差距，凸显金融AI能力评估重要性，还揭示了关键能力差距。
首个基于MCP 的 RAG 框架：UltraRAG 2.0用几十行代码实现高性能RAG， 拒绝冗长工程实现
检索增强生成系统（RAG）复杂度提升，工程实现成本高。清华大学等联合推出首个基于MCP架构的UltraRAG 2.0，组件化封装、调用扩展灵活，低代码实现高性能，可用于科研和行业应用。
Python只是前戏，JVM才是正餐！Eclipse开源新方案，在K8s上不换栈搞定Agent
近期，Eclipse 基金会在开源平台 Eclipse LMOS 推出‘代理定义语言’（ADL）。LMOS 项目旨在用统一、开放方式重构企业级 AI 代理开发与运维链路，对标专有平台与 Python 技术栈，避免企业‘推倒重来’。
SFT远不如RL？永不过时的剃刀原则打开「终身学习」大模型训练的大门
现代AI系统学习新任务时会灾难性遗忘旧知识，限制其持续学习能力。麻省理工学院研究者对比SFT和RL后发现，相同性能下RL更不易遗忘，提出遗忘定律，解释了RL优势源于其on - policy特性。
Karpathy：写了20年代码，现在像作弊
Karpathy曾造词“vibe coding”，一年后弃用。他开源autoresearch项目，让AI Agent自主跑实验，自己不写代码。他还展示家庭监控分析系统也由Agent完成。他提出“agentic engineering”，认为工具虽变，但深度技术专长更重要。