「自适应推理框架」共找到 3370 篇相关文章
从 Langchain 到 Spring AI，我们究竟需要怎么样一个企业级 AI 开发基础设施？
文章指出AI Agent应用开发方式演变快，企业构建AI Agent体系面临挑战。介绍了AI Agent应用架构变化及趋势，如AI应用平台低代码效应、框架与平台双轨并行等，还总结了四类AI Agent框架及企业级框架平台核心考量。
Test Time Scaling Law远未达到上限! o4-mini仅15.8%通过率，华为诺亚提出代码HLCE终极基准
华为诺亚研究员推出全新编程基准HLCE，含235道竞赛难题。实验显示，顶级LLM在该基准表现不佳，推理模型优势大，IOI交互式题难攻克。研究还发现模型自我认知与推理能力发展不同步，Test Time Scaling Law远未达上限。
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，“能屈能伸”
复旦提出自适应Reasoning方法ARM，解决LLM‘过思考’问题。ARM内置四种解题策略和三种决策模式，还搭配Ada - GRPO算法，在23个数据集测试中表现出色，省token、提速度且准确率高。
Swift 跨平台框架 Skip 现已完全开源
Skip 是用 Swift/SwiftUI 代码库创建 iOS 和 Android 应用的方案，经三年开发后团队将其完全开源，此前为付费方案。开源既是因开发者希望免费获工具，也为保证工具持久性，它能实现原生体验。
DeepSeek-R1 更新，思考更深，推理更强
DeepSeek R1 模型完成小版本升级至 DeepSeek - R1 - 0528，用户可在官网、APP 等体验，API 同步更新。该版本强化深度思考能力，在多基准测评表现优异，还改善幻觉、提升创意写作等能力。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
人大-清华-腾讯发布：音频 - 视觉多模态任务统一框架
人大、清华和腾讯合作发布Crab论文，目标是实现多模态场景理解任务的高效一统。它针对音频 - 视觉理解模型难点提出解决方案，构建数据集、设计LoRA结构、统一架构，训练分预训练和指令调整两阶段。
AI 智能体实践评估：基准、框架与经验总结
文章为将 AI 智能体从原型落地到生产环境的团队提供实用评估框架。指出传统评估不适用于智能体，介绍评估工具，阐述五大评估支柱，还给出基于 Claude 和 LangChain 的评估示例及实践经验。
让本地大模型不再重复推理的缓存技巧
本地跑大模型时，同样问题换说法问，模型又要重新推理。`constraint-cache`这个Python库可解决此问题，它将语义相似查询规范化为统一缓存键，实现近乎即时的重复查询响应，还避免了随机性响应问题。
AI Spot 学术分享会丨ICLR 2026 深度推理专场
当大模型走向深度推理，ICLR 2026 汇聚全球顶尖成果。OpenMMLab 等联合发起 AI Spot ICLR 2026 学术分享会，5 月 14 日 19 点直播，聚焦模型‘慢思考’，嘉宾将解读四大核心技术。