「多语言推理」共找到 6057 篇相关文章
大语言模型高考数学拿高分靠强化学习,那文科考高分得靠什么?
大语言模型在高考数学拿高分靠强化学习,但文科题无标准答案,此方法行不通。豆包1.6系列高考文科全科获683分,靠训练数据、思维链、长上下文和多模态直接读图等因素。
给几何图片写标题就能让AI更聪明,UIUC发布高质量可泛化几何数据集
随着多模态大语言模型在视觉问答等任务广泛应用,其几何推理能力成研究热点。现有方法泛化能力有限,UIUC团队提出Geo - Image - Textualization框架,发布GeoReasoning - 10K数据集,提升模型几何推理表现。
从RLHF、PPO到GRPO再训练推理模型,这是你需要的强化学习入门指南
强化学习是当今LLM重要技术,Unsloth团队发布教程,从吃豆人谈起,介绍RLHF、PPO到GRPO,分享用GRPO训练推理模型技巧,涵盖相关概念、训练方法及奖励函数设计等内容。
华人学生立大功!新王Mamba-3直击Transformer死穴,推理效率碾压7倍
新一代开源架构Mamba-3发布,由CMU普林斯顿原班人马打造,15亿参数性能比Transformer高4%,长序列任务端到端延迟仅为其七分之一。它采用新设计哲学,推理优先,有三大核心技术,还能与自注意力层混合提升检索能力。
刚刚,OpenAI最强推理模型o3-pro诞生!碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro,还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生,在多项测试中表现优异,虽有速度慢等限制,但优势明显,网友实测效果惊艳。
CMAME | 西安交通大学海春龙、梅立泉等:基于分层神经网络的在线多保真度数据融合
在工业应用中,高保真数据获取成本高,低保真数据准确性不足。本文提出基于分层神经网络的在线多保真度数据融合方法(OMA - HNN),含MA - HNN和在线渐进采样框架,经测试验证了其有效性和实用性。
语义分割别无脑用Argmax!港中文新算法:三行代码,推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优,RankSEG无需重训模型,加三行代码就能提高分割指标,还开源了工具包,其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。
GPT-5难产内幕曝光!核心团队遭挖空,推理魔咒难破,靠英伟达续命
外媒The Information曝出GPT-5诞生内幕,其未取得技术突破,OpenAI面临数据瓶颈与技术难题,核心研究者被撬导致组织架构混乱。不过,OpenAI获巨额融资,推理模型成突破口,还在开发“通用验证器”。
无需人工标注!AI自生成训练数据,靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架,模仿人类推理心理学原理,将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示,该方法提升模型在多任务上的性能,且有跨领域可扩展性。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等:基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法,提出基于共享并行架构的融合策略,区分公共与私有特征,提升融合框架表征能力,还通过算例验证方法有效性。