「泛化推理能力」共找到 4674 篇相关文章
aiX-apply-4B逆袭DeepSeek-V3.2!aiXcoder发布代码变更应用模型,单卡推理提效15倍
3月25日,硅心科技发布专为代码变更应用场景设计的模型aiX - apply - 4B。它平均准确率达93.8%,超越Qwen3 - 4B和DeepSeek - V3.2,算力成本仅为后者5%,推理速度提15倍。还采用创新训练方法,适配企业场景。
MiniMax-M1:全球首个开源超长上下文大模型,超越DeepSeek-R1,推理成本仅1/4
MiniMax-M1是全球首个开源超长上下文大模型,刷新三项记录。它采用混合专家架构,闪电注意力让推理复杂度近乎线性增长。CISPO算法加速训练,成本低。在工业级任务测试表现佳,已开源且方便开发者接入。
ICLR 2026 | 这道题是否需要用图思考?模型来告诉你!自适应思考模式切换助力通用视觉推理提升
本文来自复旦大学和阿里巴巴未来生活实验室,已中稿 ICLR 2026。目前视觉推理方法有纯文本和用图思考两种模式,各有优劣。研究者提出 Mixture-of-Visual-Thoughts 范式及 AdaVaR 框架、AdaGRPO 算法,让模型自适应选模式,实验显示其在多任务有提升。
面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准
港中文和华为诺亚实验室联合提出ReliableMath基准,探究大模型推理可靠性。提出评估准则,构建含可解与不可解问题的ReliableMath数据集,实验揭示大模型缺陷,还提出提高可靠性的对齐策略。
烧2万亿美元却难用?Gary Marcus狂喷AI赛道不靠谱:推理模型只是“模仿秀”,OpenAI一年后倒闭?
知名AI专家Gary Marcus在访谈中称,世界在神经网络投入巨资,但大语言模型无法实现AGI目标。他指出其推理模型是“模仿秀”,会出现幻觉,还预测OpenAI或被微软收购。
牛!小米开源「音频语言模型」,超1亿小时预训练时间,音频理解和输出能力是真顶!
小米推出开源音频语言模型MiMo - Audio,有超1亿小时预训练时间。它能理解音频,70亿参数模型在多基准测试达SOTA,音频理解超Gemini - 2.5 - Flash,复杂推理优于GPT - 4o - Audio,还支持多模态任务。
大模型学会拖进度条看视频了!阿里新研究让视频推理告别脑补,实现证据链思考 | ICLR 2026
阿里巴巴未来生活实验室团队解决多模态大模型视频推理难题,推出ReWatch数据集和ReWatch - R1模型。数据集克服现有训练数据痛点,模型用SFT + RL范式及创新奖励机制,实验成绩SOTA。
训练数据爆减至1/1200!清华&生数发布国产视频具身基座模型,高效泛化复杂物理操作达SOTA水平
清华大学与生数科技联合研发Vidar模型,首次让通用视频大模型长出‘手脚’,实现从虚拟到真实世界物理执行的跨越。它降低数据门槛,突破跨本体泛化困境,为服务机器人应用奠定基础。
腾讯AngelSlim升级,首个集LLM、VLM及语音多模态为一体的投机采样训练框架,推理速度飙升1.8倍
随着大模型应用成本与延迟问题凸显,腾讯混元升级 AngelSlim 训练框架,将投机采样技术拓展至全模态场景。它以 Eagle3 架构让推理速度最高飙升 1.9 倍,还具全模态训练、面向部署等亮点,有开源代码。
7B小模型超越DeepSeek-R1:模仿人类教师,弱模型也能教出强推理LLM | Transformer作者团队
Transformer作者之一创立的Sakana AI带来新方法,让教师模型像人类教师一样做启发式教学,根据已知解决方案输出解释。用此方法训练的7B小模型在传授推理技能上比671B的DeepSeek - R1更有效。