「多阶段推理系统」共找到 4041 篇相关文章
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
Anthropic创始人行动手册：打造一家AI-Native创业公司（附36页中文PDF）
Anthropic上周发布《创始人行动手册》，介绍AI时代打造AI - Native创业公司的方法。手册按创业四阶段展开，阐述各阶段目标、挑战及Claude工具的使用，还给出资源、案例和创业支持信息。
多模态幻觉的病因「高熵节点」找到了！全基准幻觉率下降
多模态大推理模型的幻觉常出现在生成转折词时，此时模型处于高熵关键节点，易脱离图像证据。研究者提出LEAD，高熵时保留候选推理方向，注入视觉锚点拉回证据，实验显示它能跨领域提升模型性能。
The Batch: 870 | 手机上的主动式AI助手
谷歌发布Pixel 10，搭载Magic Cue AI系统。它基于新版Gemini Nano，运行在Tensor G5处理器上，能预判用户需求，自动提供相关信息。谷歌早就在手机推AI，此次将其深度融入系统和应用。
无需人工标注！AI自生成训练数据，靠「演绎-归纳-溯因」解锁推理能力
新加坡国立大学等机构研究者提出元能力对齐训练框架，模仿人类推理心理学原理，将演绎、归纳与溯因能力融入模型训练。实验显示，该方法提升模型在多任务上的性能，且有跨领域可扩展性。
14B检索能力超过Google Search，阿里ZeroSearch通过RL激发LLM检索推理能力~
有效信息搜索对提升LLMs推理和生成能力重要，当前RL方法有文档质量不可控和API成本高问题。阿里通义Lab提出ZEROSEARCH框架，经多步骤训练，实验显示其在检索能力和泛化性上表现出色。
理解归 AI，正确归引擎：从一句话到一条实时数据链路（0代码搭建实时任务）
文章分享直播数据团队搭建AI辅助、指标驱动的实时数据端到端开发系统的实践与思考。从案例介绍用户使用流程，再深入系统内部讲链路构建与演进，阐述设计方法论，最后提出未来规划。
构建一个 Agent 只要三分钟，但为什么大多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？
文章以 Google Cloud 开发者大会演示引出问题：构建 Agent 仅需几分钟，为何多数企业的 Agent 还停留在 Demo 阶段？指出这背后是治理、运行时等一连串工程挑战的叠加，还介绍了 Google Cloud 相关解决方案。
融资数亿元，我们和贝塔无限刘武龙聊了聊具身系统创新
AI科技评论对话贝塔无限刘武龙，探讨具身智能。刘武龙有丰富华为履历，其团队获数亿融资。他分析技术路线分歧，提出具身大脑定义，还谈数据采集、产品切入与商业化等，认为系统工程团队有望胜出。
非Transformer架构的新突破，液态神经网络的推理小模型只用900M内存
谷歌提出的Transformer架构基本垄断大模型，而初创公司Liquid AI研发的液态神经网络架构另辟蹊径。其发布并开源的LFM2.5 - 1.2B - Thinking模型，仅需900MB内存就能在端侧运行，性能优于Transformer架构模型，还降低了死循环生成比例。