「分层推理模型（HRM）」共找到 2185 篇相关文章
Claude 小升级就赢了OpenAI 9年“开源神作”？高强度推理直接歇菜、幻觉率高达50%，写作还被Kimi 2吊锤？
OpenAI发布首个开源语言模型系列gpt - oss，包括gpt - oss - 120b和gpt - oss - 20b，可在Hugging Face下载。同期谷歌、Anthropic也有新模型推出。gpt - oss有亮点，但也存在幻觉率高、实测效果差等问题。
10秒视频token超5万，O(n²)跑不动？用后训练线性化框架实现1.71倍加速，推理成本大降｜CVPR'2026
视频生成进入大规模时代，但计算成本高，自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架，无需数据和重新预训练，实现视频扩散模型线性化替换，保持生成质量，加速推理并降低成本。
刚刚，清华团队用27M参数击败o3-mini！或将改变AI发展方向
清华大学研究团队发布论文，展示Hierarchical Reasoning Model（HRM）。该模型仅27M参数、1000个训练样本，在推理任务上击败OpenAI的o3 - mini - high，或改变AI发展方向。
最好的 DeepResearch 平替开源了
ROMA是元代理框架，以递归分层结构解决复杂问题，有并行问题解决、透明开发等优势。它通过计划 - 执行循环处理任务，介绍了安装选项、技术栈，还有预构建代理展示功能。
首个真正“能用”的LLM游戏Agent诞生！可实时高频决策，思维链还全程可见
超参数科技推出全新游戏智能体COTA，它由大模型原生驱动，操作似职业选手，决策如教练，推理链路清晰。在自研FPS游戏Demo中表现出色，还打破‘不可能三角’，有望重构游戏人机关系。
横扫八大数学竞赛：清华微软联合提出STAR-PólyaMath，Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath，构建探索 - 推理 - 验证框架，解决大模型长程数学推理瓶颈，在八大数学竞赛基准获最优成绩，还可泛化到其他推理场景。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
将思维链（CoT）引入具身世界，哪种路径能真正打通机器人「知行合一」？
文章围绕将思维链（CoT）引入具身智能领域展开。介绍CoT从语言层面到成为机器人行为核心认知机制的转变，分析分层架构与端到端模型两种技术路径，还阐述自变量机器人统一架构的优势和能力。
传统云还在「卖铁」，下一代云已在「炼钢」：火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能！
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比，企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致，成本低，集成关键创新，还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
GPT-5.4 mini+nano突袭，1/3价格养满血「龙虾」！OpenAI彻底杀疯
OpenAI发布GPT - 5.4 mini和nano，继承GPT - 5.4优势，速度快、成本低。在编码、推理、工具调用等方面表现出色，可作为「龙虾」主力模型。还提出分层调度架构，且全线上线，免费用户也能用，但mini长上下文处理有短板。