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击败Meta登榜首:推理增强的文档排序模型ReasonRank来了
本文第一作者刘文涵聚焦AI搜索研究。提出推理增强的文档排序模型ReasonRank,在多个榜单击败多校和机构登榜首,其7B版本超越32B模型,论文获Huggingface paper日榜第一。还介绍研究动机、方法及实验结果等。
2025 AI Agent 发展现状与六大趋势
近半年,Agentic AI 创新加快,推动产品落地与商业化。2025 年市场格局显现,有 Agentic RAG、Voice Agents 等六大关键趋势,各有定义和应用场景,不少公司已采用相关技术。
强化学习没作用?人大DelTA精准识别关键token,推理正确率大幅上升
人大高瓴研究团队提出DelTA算法,不依赖经验为强化学习目标中每个token算最优权重。实验显示它适配主流强化框架,在多任务上提升base模型效果,还能让训练更稳定。
去掉像素中介!上海交大让AI边看边想边画,用同一个“大脑”跨模态推理
上海交大等团队提出LatentUM架构,摒弃像素解码中介,在共享语义潜空间跨模态思考。它用MBAQ技术转化视觉特征,设计MoME架构,还能自我反思、规划路线、模拟世界演变,表现出色。
刚刚开源不到1MB大小,每个AI程序员都该装!
当跑多个 AI Agent 时,很难第一时间了解每个 AI 状态。刚开源的 `abtop` 项目运行在终端,能实时展示 Claude 和 Codex 会话状态,不依赖 API Key,功能实用且安装方便。
10个视频9个看走眼:连真视频都打Sora水印碰瓷,这世界还能信啥?
互联网充斥AI造假视频,真假难辨,造成诸多困扰。虽有部门要求打水印,OpenAI也如此,但有人给真视频打Sora水印。现有AI检测工具各有局限,检测技术发展任重道远。
We-Math 2.0:全新多模态数学推理数据集 × 首个综合数学知识体系
北京邮电大学、腾讯微信、清华大学团队提出We - Math 2.0,含知识体系、数据集及训练策略,可提升模型数学推理泛化能力。该成果在X上获关注,登Huggingface Paper日榜第一。
谷歌「推理之王」也跑路Meta了,当年还是李飞飞挖来的
谷歌「离职潮」含金量提升,「推理之王」周登勇跳槽Meta。此前Noam Shazeer、John Jumper等也相继离开。谷歌全力「武装」AI Coding突击小队,重构Gemini训练方式,与原世界模型AGI路线冲突。
首个多人对话视频生成框架MultiTalk,角色有表情还能互动
现有音频驱动人体动画方法多聚焦单人,处理多音频流能力弱、指令跟随有局限。中山大学提出多人对话视频生成新框架MultiTalk,介绍了技术原理,演示效果显示其指令跟随能力强、伪影少。
让推荐学会思考:用强化学习激活大模型的序列推理能力
文章指出推荐系统曾未紧密结合大模型能力,如今正靠近其训练范式。作者基于用户行为序列,用强化学习训练大模型理解序列关系,以预测用户下一个可能点击的资讯,并通过实验验证了该方法的可行性,还探讨了不同数据库中BM25算法的差异。