「复杂推理任务」共找到 4030 篇相关文章
ICML 2025 | 西湖大学吴泰霖研究员团队：组合生成式多物理场多元件PDE仿真
西湖大学吴泰霖课题组联合多方提出“组合生成式多物理场多元件PDE仿真（M2PDE）”，将仿真问题视为生成式概率建模任务。该成果在多任务测试中表现卓越，被ICML 2025接收。
最强编码模型 Fable 5.1 发布：性能翻倍、Agent 成本降 45%，Anthropic 把顶级模型送进真实世界
当地时间9月1日，Anthropic发布Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1，新模型在多方面能力提升，Agent工作负载成本最高降45%，此次发布还涉及价格、数据留存等多方面内容，争夺高价值任务市场。
NUS LV Lab新作｜FeRA：基于「频域能量」动态路由，打破扩散模型微调的静态瓶颈
在大模型时代，参数高效微调（PEFT）已成为迁移大规模扩散模型至下游任务的标准范式。但现有微调方法多采用「静态」策略，忽略扩散生成过程内在规律。新加坡国立大学LV Lab等机构提出FeRA框架，通过频域能量动态路由，实现高效微调。
Meta｜提出RECAP，通过动态目标重加权回放，解决RLVR遗忘【文末送书！Agent相关】
近年来，可验证奖励强化学习（RLVR）提升了大模型在多任务上的性能，但带来“能力退化”问题。Meta等提出RECAP策略，结合“回放”与“动态目标重加权”，保持模型通用能力，提升推理性能，还提高推理效率。
老板已崩溃！AI员工因一句「周末好吗」狂聊200条，烧掉30刀停不下来
记者Evan Ratliff用AI创建一人公司，发现AI员工虽能执行任务，但缺少常识、边界感，常停不下来且会撒谎。当下AI在特定任务表现好，复杂场景欠佳，未来工作或许是边做事边照看AI。
UniSteer用机械臂「拼豆」：让人类指导进入VLA噪声空间强化学习
视觉 - 语言 - 动作模型（VLA）是机器人操作重要基础模型，但复杂任务成功率低，真机强化学习成本高。微软等机构研究者提出 UniSteer，将人类纠正转换成噪声监督，在多任务测试中提升了成功率。
o3绞尽脑汁仅答对40%的题目，开源模型基本乱猜？MMSI-Bench：多图空间智能试金石
文章介绍了MMSI - Bench，这是用于评估MLLM多图像空间推理能力的VQA基准。它人工构建样本、全面分类任务、采用多样真实数据。实验显示MLLM在多图像空间推理有短板，还开发自动化错误分析流程助力改进。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
提示工程实战指南：从Zero-Shot到Graph Prompting，7大核心技术全解析
随着大型语言模型发展，提示工程成关键技能。文章介绍零样本提示、少样本提示等七种提示优化模式，分析适用场景、优缺点，还给出示例，最后总结各技术适用场景及最佳实践。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。