「2D推理」共找到 3883 篇相关文章
刘鹏飞组发布上下文工程2.0：人机交互的全新视角
刘鹏飞组论文《Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering》重新梳理上下文工程领域。它追溯其20多年历史，给出形式化定义与四阶段模型，探讨关键问题，将其从技术技巧升为系统学科，为理解人机交互提供新视角。
ShellAgent 2.0 体验：让前端消失，省掉 70% 开发资源
本文介绍Myshell ShellAgent 2.0测试情况，它仅用提示词就能生成Agent应用，摆脱前端构建流程，降低创建门槛。文中展示创建计算八字、分析钱包资产、拆解学习资料等应用案例，还能Remix他人发布的应用。
Sora 2 中国首测？Open AI 这次真成了！
OpenAI提前发布Sora 2模型，可克隆音色，支持多语言。还推出似AI版抖音的社交APP，免费生成视频。测试显示，它有世界知识，能多参生成、自动切镜头，在多方面表现出色，但版权限制严，部分一致性待提升。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
从操作系统到Agent Team，字节Seed 2.0来了！
作者受字节内测邀请，对豆包大模型Seed 2.0进行多方面测试。在APP开发、多模态理解、操作系统构建、Skills调用、真实项目开发等测试中表现出色，虽有小缺点，但整体提升大，值得试用。
SceneGen: 单图像驱动的多资产3D 场景生成
上海交通大学提出SceneGen框架，可从单张场景图像及其对应目标掩码中，同时生成带有几何结构与纹理的多个3D资产。它一次前向传播即可完成生成，在效率与稳健性上优于现有方法，虽有局限但应用潜力大。
大模型「越用越快」！SpeedupLLM首次验证，大降56%推理预算
Emory大学研究者提出SpeedupLLM框架，利用动态计算资源分配和记忆机制，使LLM处理相似任务时推理成本降56%、准确率提升，论文系统性验证了LLM“越用越快”，为AI模型发展提供新思路。
无需验证器的RL：RLPR解锁LLM通用推理潜能
现有依赖强化学习与可验证奖励（RLVR）提升大语言模型（LLM）推理能力的方法，受限于领域特定验证器。本文提出RLPR框架，利用LLM生成正确答案的固有概率作奖励信号，实现无需外部验证器的通用领域强化学习，效果显著。
微软：DeepSeek-R1等推理模型循环的原因找到了
前几天，DeepSeek - R1论文更新，披露诸多细节。重点是推理模型在低温/贪心解码下易循环，根源是学得不对，如风险规避式复读、时序相关错误复读，还给出解决方案。
谷歌开发者大会炸场！Agent重磅升级， A2A、SDK大更新
今天凌晨谷歌召开‘I/O 2025’开发者大会，对Agent智能体重磅升级。A2A协议更新，新增关键功能，还发布官方Python SDK；生态持续扩大，多家名企加入。此外，发布Agent Engine UI，升级Agent SDK，增强Project Mariner能力。