「视觉思维链推理」共找到 2695 篇相关文章
SOTA大模型遇上加密数据评测：Qwen3未破10%，o1也栽了丨上海AI Lab等联合研究
当前推理模型在基准测试中性能卓越，但在密码学领域推理能力待探索。上海AI Lab等推出CipherBank评测，用海量真实隐私场景数据和多类型密码算法挑战SOTA大模型，结果显示模型表现不佳，还分析了模型“犯难”原因。
腾讯发布大模型思考早停算法SpecExit，效果无损，端到端加速2.5倍！
腾讯为破解大模型长思维链效率难题，提出思考早停算法SpecExit，将思考早停与投机采样融合，在不影响准确性前提下，在vLLM上实现端到端加速2.5倍，还能缩短思维链长度。
她如何把“系统2”带给了大模型 ｜对话微软亚洲研究院张丽
本文是量子位对微软亚洲研究院首席研究员张丽的访谈。张丽团队在2023年开始探索大模型深度推理能力，2025年1月发布rStar - Math，用蒙特卡洛搜索算法让7B模型实现o1级数学推理能力，引发广泛讨论。
苹果一口咬死AI不会思考！OpenAI前高管直接开怼：AGI已来，别再酸了
苹果论文《思考的错觉》挑战AI推理能力基本假设，引发争议。OpenAI前研究主管则称AGI时代已近。多项研究测试推理模型，指出其有进步也有瓶颈，未来或需换思路，评估方式也待完善。
OpenAI新模型，被曝秘密训练中！万字硬核长文直指o4核心秘密
SemiAnalysis爆料，OpenAI正训练规模介于GPT - 4.1和GPT - 4.5间的新模型，下一代推理模型o4基于GPT - 4.1训练。强化学习成推理模型进步功臣，但面临基础设施瓶颈，奖励函数难定等问题。
ICML 2025 | 无需训练，即时对齐大模型偏好
上海人工智能实验室提出TPO方案，可让大模型在推理时快速对齐人类偏好，无需更新模型权重。TPO类似文本形式的梯度下降，在多个基准数据集评测中表现出色，还提供“宽深结合”推理拓展策略。
小米罗福莉：MiMo-V2.5如何做到又快又强又便宜？ | ICML 2026
2026年7月ICML大会上，小米MiMo团队负责人罗福莉介绍MiMo - V2.5系列。该系列跳出传统思路，从架构、训练、推理协同设计，实现“聪明、快速、便宜”，如预训练降成本、后训练有硬核算法、推理加速达1000 TPS。
GPT-5准确率不足40%！北大发布多模态、高难度化学基准SUPERChem
北大团队发布多模态、高难度化学基准SUPERChem，构建评估大语言模型化学推理能力新体系。测试显示，GPT - 5准确率仅38.5%，与低年级本科生相当，且模型在高阶推理有短板，该基准为模型优化指明方向。
Jeff Dean最新访谈：基础模型越来越强，小团队如何与谷歌等巨头竞争？
Jeff Dean 在 Y Combinator 活动中与 Diana Hu 对谈，探讨 AI 创业者面临的问题。他指出推理成新瓶颈，预计有更多推理硬件；Agent 执行复杂任务进步快；小团队可找 1%成功率问题；还提及稀缺能力及创业建议。
「Thinking with Images」推理速度太慢？「Zooming without Zooming」 让AI不调用工具也能「明察秋毫」！
上海交通大学与蚂蚁集团联合团队发布多模态大模型成果“Zooming without Zooming”。该研究提出R2I方法，将“缩放”转为训练目标，使模型单次前向传播实现细粒度感知，团队开源的ZwZ模型家族达开源SOTA性能。