「AI推理能力」共找到 12096 篇相关文章

开源动态8

毫无征兆!DeepSeek R1爆更86页论文,这才是真正的Open

两天前,DeepSeek悄无声息把R1论文从22页更新到86页,将其升级为开源社区可复现的技术报告。新论文干货多,如精确数据配方、基础设施说明等,且多项实力媲美甚至赶超OpenAI等闭源模型。

新智元
新闻资讯7

OpenAI 不想再「跪着」买显卡了

《金融时报》消息,OpenAI 正和博通合作自研代号“XPU”的 AI 推理芯片,2026 年量产。其不仅在芯片发力,还在硬件、应用和算力基建多线出击,不过自研芯片也面临资金、人才和软件生态等问题。

AI科技评论
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软件行业“快时尚化”背后的经济学 | AGIX PM Notes

本周市场对软件看法悲观,OpenAI CEO 警告软件或进入‘快时尚时代’。但软件行业会升维,一是从‘死’变‘活’,具备元学习能力;二是定价更极致。还介绍了本周市场总结及多起 AI 相关企业动态。

海外独角兽
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ART:构建可靠智能体的强化学习新框架

现有AI智能体在真实场景表现不稳定,阻碍其应用走向生产。ART开源强化学习框架诞生,通过分离“前端”与“后端”、兼容OpenAI推理端点等创新化解困境,还给出使用方法,在案例中展现强大效能与经济性。

AI工程化
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挺意外的,Agent长期记忆潜力被AMemGym挖出来了

论文提出交互式在线策略评测框架AMemGym,它能反映AI助手长期记忆能力、驱动Agent自我进化记忆。它以结构化状态演化为骨架支撑自由对话评测,还对主流记忆系统做了扫描,带来评估与训练范式转换。

PaperAgent
算法论文8

新范式来了!新能量模型打破Transformer++扩展上限,训练扩展率快35%

研究训练新能量模型 EBT,为输入和预测分配能量值,模拟思考过程。它有跨模态、跨任务通用性,训练扩展率比 Transformer++ 高 35%,推理性能提升 29%,还在多任务中表现出色,是扩展模型能力新范式。

机器之心
新闻资讯8

全球首个科研LLM竞技场上线!23款顶尖模型火拼:o3夺冠,DeepSeek第四

Ai2耶鲁NYU联合推出科研版「Chatbot Arena」——SciArena,23款顶尖大模型比拼科研任务,OpenAI o3夺冠,DeepSeek第四。该平台解决通用基准测试在科研场景‘失效’问题,但其自动评估系统猜科研人偏好远未及格。

新智元
开源动态8

超越英伟达Describe Anything!中科院 & 字节联合提出「GAR」,为DeepSeek-OCR添砖加瓦

中科院与字节联合提出「GAR」,为构建自然图像的Dense Caption提供新思路。GAR具备精准描述、关系建模和组合推理能力,通过引入新组件,兼顾细粒度与全局上下文,在多测试集表现优异,且代码等已开源。

量子位
算法论文8

Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃

大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。

深度学习自然语言处理
算法论文7

「Next-Token」范式改变!刚刚,强化学习预训练来了

微软新研究提出「强化预训练(RPT)」新范式,将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务,可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点,实验显示其提升了语言建模能力。

机器之心