「深度推理能力」共找到 5026 篇相关文章
深度机智和他们的另一条路:用人类第一视角数据训练基座模型|甲子光年
3月27日,深度机智联合推出具身通用智能基座模型系统PhysBrain 1.0,引入人类第一视角数据,解决传统模型问题。其创始人陈凯等坚持用此数据构建模型,突破传统,引领行业新方向,且中国在具身智能领域或借此建立自主技术体系。
北大字节开源首个时空推理视频模型!思考过程全透明,性能超越GPT-4o
北大和字节联合团队推出开源模型Open-o3 Video,将显式时空证据嵌入视频推理全过程,采用non-agent架构,性能超越GPT - 4o等闭源模型。该模型构建了STGR语料体系,采用双阶段训练,实验表现优秀。
数据分析师如何快速建立在 AI 时代最值钱的能力:一份可落地的行动路线图
文章借Snowflake分享,探讨数据从业者在AI时代的核心能力。介绍AI从工具到执行者的进化,指出数据叙事成稀缺技能,还给出普通职场人90天AI逆袭路线图,强调人类在决策判断上的不可替代性。
打脸OpenAI!谷歌Gemini高级版获IMO 2025官方认证金牌:纯自然语言端到端推理
谷歌DeepMind宣布高级版Gemini在2025年IMO中6题解5题获金牌,经官方认证,全程用自然语言推理。对比OpenAI自我宣称拿金牌,谷歌成绩更有说服力,还介绍了Gemini进步及实现方法。
北大联手通义实验室发布ZeroSearch:成本暴降88%,无需搜索即可激活大语言模型的检索能力!
北大与通义实验室发布ZeroSearch框架,可无需真实搜索激活大语言模型检索能力。它引入大语言模型模拟搜索、采用结构化模板等策略,成本降88%,多项实验显示其性能超越基线与真实搜索方法。
刚刚,英伟达新模型上线!4B推理狂飙53倍,全新注意力架构超越Mamba 2
Jet - Nemotron是英伟达推出的小模型系列(2B/4B),由全华人团队打造。其提出PostNAS与JetBlock,实现架构优化。相比Qwen3等模型,它在多维度准确率更高,H100 GPU上推理吞吐量最高提升53倍。
MiniMax开源首个视觉RL统一框架,闫俊杰领衔!推理感知两手抓,性能横扫MEGA-Bench
MiniMax开源首个视觉RL统一框架V-Triune,由闫俊杰领衔。该框架通过三层组件设计和动态IoU奖励机制,让VLM能联合学习推理和感知任务。还开发Orsta模型系列,在MEGA - Bench表现出色,且MiniMax多模态布局动作多。
视觉领域的GPT-3时刻!DeepMind首次证明Veo3模型实现对物理世界建模和推理
谷歌DeepMind研究团队论文显示,视频模型Veo 3学会‘无师自通’,能处理多种没学过的视觉任务。研究人员将其能力分四级,还做了定量评估。研究认为机器视觉或正处范式转变边缘。
AI仅凭“自信”学会推理,浙大校友复刻DeepSeek长思维链涌现,强化学习无需外部奖励信号
UC Berkeley团队提出新训练方法Intuitor,大模型无需接触真实答案,仅优化自身信心就能学会复杂推理。该方法无需外部奖励信号或标注数据,用模型自身置信程度作内在奖励信号,在多任务表现良好。
英伟达官方推理指南来了!6倍无损加速,最优解全是华人写的
9月2日,英伟达技术博客上线《用投机解码做AI模型协同设计》,给出推理加速选型表。列入指南的核心方案多由华人团队主导,介绍了从外置草稿模型到n - gram查表法等方案,还提到硬件常数对模型架构的约束。