「物理推理能力」共找到 4866 篇相关文章
PDF难点解析:处理复杂表格、水印、印章、复选框、信息抽取等7项任务,6大能力
文章介绍Nanonets - OCR - s可处理关键信息提取、视觉问答等7项任务,具备LaTeX方程识别、图像描述等6项能力,还给出体验链接。但测试发现英文体验优于中文,模型有重复输出、幻觉严重问题。
ACL 2026|打破推理同质化!阿里达摩院新作让RLVR从重复采样走向有效探索
阿里达摩院智能决策团队提出面向RLVR后训练的探索增强框架I²B-LPO,改进rollout策略,在关键节点生成更具区分度的推理轨迹,结合信息瓶颈自奖励机制,在多个数学基准上提升准确率与语义多样性。
不吹不黑,GPT-5代码能力究竟怎么样?跟 Gemini 和 Claude 的对比测试给你答案
作者测试了 GPT-5 的代码能力,并与 Gemini 和 Claude 对比。在不同代码任务中,各模型表现不同。如在生成网页任务里,GPT-5 部分结果不错,但受 32K 上下文限制,长文本处理不如 Gemini,硬实力也不如 Claude。
面壁MiniCPM4端侧模型发布:长文本推理 5 倍提速,0.5B 模型拿下新SOTA
2025智源大会,面壁发布MiniCPM4.0端侧模型,含8B稀疏闪电版与0.5B款。其采用InfLLM架构,实现长文本推理5倍提速、最高220倍加速,还在性能、部署等方面优化,适配多芯片与框架。
带图推理碾压同类开源模型!港中文微软等开源OpenThinkIMG框架,教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架,解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题,还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1,为下一代AI智能体提供基础。
12毫秒暴露自动驾驶致命缺陷,北航新研究实现场景感知的动态物理对抗攻击|TPAMI2025
近日部分L3级自动驾驶车型获批上路,但自动驾驶感知系统存在缺陷。北航等机构提出DynamicPAE框架,实现场景感知的动态物理对抗攻击,解决多维度挑战,在多场景表现优异,被TPAMI2025录用。
前OpenAI科学家&GPT之父:预训练精准数据过滤,极低成本削弱大模型危险能力数千倍
Claude价值观塑造者Neil Rathi和GPT之父Alec Radford发论文,提出预训练时精准“删掉”危险知识碎片,以极低计算成本将大模型特定危险能力削弱数千倍,且不损通用智能。
万帧照片级仿真,打通视觉机器人学习的感知与物理鸿沟:国产仿真器GS-Playground入选RSS 2026
清华大学等联合提出高通量视觉高保真仿真器GS - Playground,被RSS 2026录用。它解决现有仿真器渲染开销高、资产制作依赖人工、Sim2Real迁移鸿沟大等问题,是全栈重新设计的仿真基础设施。
普林斯顿等高校提出AgentDistill:无需任何训练即可继承大Agent复杂能力,性能提升48%,成本降低90%
在AI领域,大型语言模型智能体计算需求大限制部署,传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案,让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包,无需训练继承复杂能力,小模型性能显著提升。
GLM-4.6 vs Claude 4.5:当AI编程模型能力趋同,会用比选什么更重要
文章对比GLM - 4.6和Claude 4.5在AI编程中的表现。用两套提示词测试,发现二者能力接近,GLM - 4.6性价比高,还给出Claude Code + GLM - 4.6的组合使用方法,建议聚焦做产品而非纠结工具。