「无监督视觉推理」共找到 2594 篇相关文章
港科提出新算法革新大模型推理范式：随机策略估值竟成LLM数学推理「神操作」
香港科技大学联合团队提出 ROVER 算法，跳过传统强化学习推理的策略迭代循环。它在多项数学推理基准上超越现有方法，在高难度任务中大幅提高 pass@1 和 pass@256，且提升推理多样性，更轻量。
阿里QwenLong-32B：1W+超长Token推理，知识密集型复杂文档高效推理
文章介绍阿里QwenLong - 32B在长文本推理的能力。长文本推理有训练效率低和优化不稳定问题，QWENLONG - L1通过强化学习等解决，还阐述其组件、训练步骤，并给出实战代码及相关链接。
为什么自监督永远学不到语义？
《Visual Language Hypothesis》论文用纤维丛理论审视视觉表征学习，指出只做连续变换难触达语义。分析现有无监督学习不足，提出“Expand - and - Snap”机制，还通过实验验证，提供审视AI架构新视角。
推理能力大比拼，《推理模型综合测评报告 2025 》正式发布
过去半年，推理能力成大模型新分水岭。InfoQ研究中心评测八款热门模型，围绕五大维度，用超90%原创试题。发现各模型在不同维度表现有差异，推理模型发展正从‘一个大脑’变为‘带工具的多能智能体’。
正确答案 ≠ 正确推理，CoT 或成大模型推理能力停滞的「罪魁祸首」？
研究指出当前大模型推理能力评估多关注答案准确性，忽视推理步骤。通过对前沿模型测试发现，2023 - 2024 年大模型推理能力提升停滞，进步靠提示工程，自底向上策略最有效。
MoE推理「王炸」组合：昇腾×盘古让推理性能狂飙6-8倍
在通往AGI进程中，MoE模型成大模型推理提效关键。华为推出Pangu Pro MoE 72B模型，经多方面优化，推理性能提升6 - 8倍。还采用多种策略和算法，在昇腾不同平台展现卓越性能，为大模型落地提供支撑。
两张图定位全球，o3碾压T0级高手！人类「诡计」被看穿，跨模态推理爆表
OpenAI的o3在GeoGuessr游戏中与大师级玩家Sam Patterson对决，o3通过视觉与搜索推理，忽略伪造EXIF信息，最终以23179比22054获胜，展现出跨模态推理潜力，引发对AI推理能力的思考。
DSpark推理速度提升80%后，OpenAI宣布新方法将推理成本降低了一半
近日，OpenAI 工程师开发优化技术，将模型推理成本降一半。业内猜测或基于公开成果，也有人认为是模型量化。此前 DeepSeek 推出 DSpark，使 V4 模型推理速度提升 60%-85%，还引入峰谷定价机制。
TPAMI 2026 | 北大彭宇新团队提出CPL++框架，实现视觉定位模型的「自知之明」和「自我纠错」
北大彭宇新教授团队提出CPL及进阶版CPL++框架。CPL用单模态匹配构造伪标签，引入静态验证模块；CPL++进一步自监督升级，具备纠错能力。实验显示，CPL++缩小了弱、全监督方法性能差距。
Sora 2 惊现 LLM 推理能力，视频生成模型也能搞推理？
Sora 2在科学推理基准测试中获55%成绩，虽不敌GPT - 5，但一个视频生成模型能做推理令人惊讶。Epoch AI实验发现其可能借LLM重写提示词答题，网友也证实背后或有GPT - 4o等处理。此外，Google研究显示视频模型经大量训练或有推理能力。