「高级推理测试」共找到 3436 篇相关文章
Sora 2刷屏全网：拍《瑞克和莫蒂》、过物理测试，太棒了
OpenAI推出的Sora 2刷屏海外，能完成以往视频生成模型极难实现的任务，在物理准确性、逼真度和可控性上有重大提升。它还能进行二创、模拟电脑操作等。OpenAI发布由Sora 2驱动的社交APP，强调促进创作，保障安全。
“扁平+拓扑”双索引，85页PDF"秒级"推理，MMRag幻觉率骤降76%
文章聚焦多模态长文档视觉问答，介绍现有LVLM - based和RAG - based技术路线及困境。提出MMRAG - DocQA方案，引入‘分层索引 + 多粒度检索’，设计双索引建模相关性与依赖，用互补策略实现证据互补。
为什么HBM能摆脱传统周期？
当前市场对HBM和DRAM能否摆脱传统半导体周期性存争议。过去半导体周期由消费电子换机节奏驱动，而AI推理不同，大模型推理对内存依赖是硬约束，GPU更新对HBM需求几乎注定指数级增长。
新型「验证码」诞生？这张图让 ChatGPT、Claude、Gemini 都翻了车
网友用光学错觉图捉弄大模型，人眼秒懂的图案让ChatGPT、Claude、Gemini等翻车。有人认为可作AI检测器，也有人质疑其测试有效性，此外还有其他好玩的小测试。
快慢Reasoning综述！
大型语言模型在复杂推理任务中有‘无差别计算’缺陷，阻碍其在多场景应用。本文提出双层效率优化框架，梳理两类前沿技术，通过实验揭示瓶颈，为轻量化推理指明路径。
全球首个多模态矢量动画生成框架，轻松拿捏跨平台轻量动画
复旦大学等团队推出OmniLottie框架，利用创新分词技术将视频、图文指令变成高质量矢量动画。团队还打造数据集MMLottie - 2M，构建测试基准MMLottie - Bench。实验显示，OmniLottie在多任务测试中优势明显。
字节跳动&清华大学开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理
字节跳动与清华合作开源多模态时序大模型ChatTS，可实现时序数据对话与推理。它用合成数据训练，解决了数据稀缺等问题，在评估中表现远超基线模型，未来可拓展至更高阶任务。
「0污染」LLM理解基准来了！20000道题14个学科全覆盖，来自微软
MMLU-CF是微软亚洲研究院推出的无污染多任务语言理解基准测试，含20000道题、覆盖14学科。通过去污染规则和闭源测试集防数据泄露，保证评估结果可靠，已在Huggingface开放。
DeepSeek-R1发布后的100天复现之旅方法总结
DeepSeek团队发布「推理大模型」DeepSeek-R1 ，其技术细节未完全开源，全球研究团队开启“复现竞赛”。论文总结100天复现经验，介绍推理大模型与普通大模型区别、复现方法、关键发现及未来方向。
强化学习的进化：从PPO到MaxRL，LLM推理训练的算法演进史
本文概述2024 - 2026年推理LLM的强化学习进展，从REINFORCE和PPO讲起，介绍GRPO、RLOO等多种算法。指出critic模型非必需，标准差归一化有副作用，损失聚合很关键，信任域是优化切入点，还提出几个未解决的挑战。