「动态推理深度」共找到 2951 篇相关文章
世界模型开始做减法?LeCun团队和清华团队给出两种思路
近期,Yann LeCun团队的LeWorldModel用简洁JEPA实现从像素端到端训练世界模型,降复杂度且验证潜在空间物理刻画能力;清华团队的Fast - WAM探讨推理阶段显式生成未来必要性,给出高效替代路径。
6K星 Qwen围绕Web AI,打造Agent Search新生态
自Manus带火深度研究代理后,新兴方向面临多模态代理推理能力不足等问题。千问2025年推出系列工具完成web智能搜索生态闭合,本文分享WebWatcher训练及解决问题的方法。
拆解大模型几项核心操作背后的数学与 Infra 优化逻辑
文章拆解大模型核心操作(RMSNorm、Softmax、Causal Mask、Sampling)背后的数学与Infra优化逻辑。指出Infra优化是用数学等价变换或精度妥协换硬件利用率和推理速度,还介绍各操作原理、问题及优化方法。
【万字长文】大模型开源开发全景与趋势解读
本文以蚂蚁开源团队视角,基于OpenDigger数据,分析大模型开源开发生态。呈现2025年全景图,涵盖135项目。指出训练、推理、应用侧主导领域,还探讨生态趋势、项目兴衰及近期厂商动态。
DeepSeek R1 的小更新,却大有深意?
5月28日,DeepSeek低调宣布R1模型小版本试升级,API接口和使用方式不变,但未公布具体更新内容。从用户反馈看,语义理解、逻辑推理等能力提升,实测表现出色。此次升级或有安全、产品路线等考量。
美团开源新模型,多项能力实测第一
美团发布5600亿参数的LongCat - Flash模型,有创新动态计算机制和高效训练推理架构。它在多项测评中领先,尤其在代理工具使用测试表现出色,还以宽松许可开源,降低使用门槛。
横扫八大数学竞赛:清华微软联合提出STAR-PólyaMath,Apex基准超GPT-5.5 13.5%
清华大学与微软亚洲研究院团队提出推理多智能体系统 STAR - PólyaMath,构建探索 - 推理 - 验证框架,解决大模型长程数学推理瓶颈,在八大数学竞赛基准获最优成绩,还可泛化到其他推理场景。
一篇95页最新80种Deep Research系统全面综述
浙大研究深度研究系统领域,分析自2023年以来80多个实现,提出4维度分层分类法,全面剖析4种实现架构,如单体、流水线、多智能体和混合架构,并阐述各维度演变与进步。
谷歌最新发表的Science论文,颠覆了人类对ASI的想象
谷歌等机构研究者在《科学》发文,提出真正智能爆炸已发生,是多元、社会性且与人类深度缠绕。推理模型内部涌现‘思想社会’,当下人机协作进入‘半人马时代’,还探讨了AI扩展、对齐及治理问题。
比自回归更灵活、比离散扩散更通用,首个纯Discrete Flow Matching多模态巨兽降临
近年来多模态大模型多采用自回归架构,推理缺乏灵活性。香港大学和华为诺亚方舟实验室研究团队提出FUDOKI,基于全新非掩码离散流匹配架构,能并行去噪、动态修正,为多模态模型开辟新路径。