Mini - Omni - Reasoner」共找到 214 篇相关文章

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实测可灵3.0 - 属于每个人的导演时代。

可灵更新至3.0版本,将视频模型能力提升到新高度。它有分镜和语言两大升级方向,还升级了Omni模型。可灵3.0适合文生视频等,3.0 Omni擅改视频,二者结合能覆盖多数视频生成场景。

数字生命卡兹克
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一夜告别Token账单!端侧AGI真来了

2026年5月19日联想举办新品发布会,全球首发基于此芯Agentic SoC P1的联想AI主机P7与mini。P7小巧低功耗,算力强,有「一机双模」设计;mini更亲民。此芯P1构建端侧AGI算力矩阵,助力端侧AGI成现实。

新智元
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仅隔一天,OpenAI同步上线o3和o4 mini,它们能调用ChatGPT里的多种工具,可基于图像思考。o3是强大推理模型,o4-mini专为快速经济推理优化。即日起部分会员可体验,还开源了Codex CLI。

鱼羊
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DeepMind揭示Reasoning内在机制

近年来大型推理模型在复杂任务表现出色,但推理机制成谜。本文提出用推理图解码其‘思考轨迹’,分析环状结构、直径大小和小世界特性,发现蒸馏模型等特点,为理解AI推理及模型优化指明方向。

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Reasoning模型可以Self-Train!

当前大模型依赖人类标注数据,成本高且扩展难。论文探讨模型自我纠错、自主进化可能,提出自我奖励训练(SRT),用投票共识代替人类标注。在数学数据集上有效果,但高难度数据集出现问题,作者给出解决办法并开源代码。

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边画边想!多模态Reasoning迎来巨大提升!

论文指出文本无法精准表达空间关系,现有视觉语言模型(LVLM)在空间推理上是短板。ViLaSR让模型直接画图推理,经三阶段训练,在五大空间推理测试中表现出色,还开源资源,有望带来机器认知升维。

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实证:现在的LLM根本不会Reasoning!

论文指出当前大推理模型(LRM)如DeepSeek - R1等可能只是在表演“思考秀”,遇到复杂问题就崩溃。研究者用4个可控谜题测试,有三大颠覆发现,还揭示思考过程的荒诞现象,直指行业痛点并给出发展方向。

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Learn to Reason _ The way of Baichuan-M1-ClinicReasoning

前百川智能研究小组负责人阎栋分享大语言模型临床推理。回顾推理技术发展,以Deepseek为例;介绍百川在医疗推理实践,模型达三甲主治水平;还谈及大模型训练困境及与人类智能差异。

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本周六直播预约 | Test-Time Reasoning综述分享!

当大模型训练成本飙升、数据枯竭,推理阶段扩展Test-Time Scaling(TTS)成研究热点。论文提出四维正交分析框架,梳理主流技术路线,提炼发展路径,给出操作指南与未来思考,本周六将直播分享该综述。

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RL在Agentic Reasoning中的作用:拨开迷雾,看清本质

近年大语言模型在推理任务能力惊人,但使用外部工具存挑战。传统SFT无法让模型自主调用工具,强化学习虽被引入,但在智能体推理中面临训练效率、稳定性和泛化能力难题。论文从多维度解构智能体强化学习,提出有效方法。

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