「推理与计算」共找到 7999 篇相关文章
刚刚,OpenAI最强推理模型o3-pro诞生!碾压Gemini 2.5 Pro击穿底价
OpenAI昨夜官宣上线最强推理模型o3 - pro,还将o3价格暴降80%。o3 - pro专为深度思考和提供超可靠答案而生,在多项测试中表现优异,虽有速度慢等限制,但优势明显,网友实测效果惊艳。
语义分割别无脑用Argmax!港中文新算法:三行代码,推理速度提升10倍
香港中文大学提出全新算法框架RankSEG提升语义分割性能。传统方法用threshold或argmax生成掩码并非最优,RankSEG无需重训模型,加三行代码就能提高分割指标,还开源了工具包,其改进版RankSEG - RMA推理速度大幅提升。
4万亿刀,仅3.6万人!英伟达揭残酷真相:劳动正与财富大脱钩
英伟达市值突破4万亿美元,「每位员工对应市值」创新高,劳动与资本大脱钩现象凸显。科技巨头如苹果、谷歌等新增千亿营收所需员工数递减,沃尔玛非科技领域也有类似情况,还探讨了AGI及投资启示。
Kimi开源新线性注意力架构,首次超越全注意力模型,推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构,用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中,它减少75%的KV缓存需求,推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
快手Klear-Reasoner登顶8B模型榜首,GPPO算法双效强化稳定性与探索能力!
快手Klear团队推出Klear-Reasoner模型,基于Qwen3 - 8B - Base打造,在多基准测试达同规模SOTA。其核心GPPO算法能强化稳定性与探索能力,团队还对训练流程多环节深入分析,给出优化策略。
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。
英伟达发布并开源Alpamayo:自动驾驶终于开始讲道理了|甲子光年
北京时间今天凌晨,英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集,旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑,此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0:给 Codex / Claude Code 的推理框架工作流
AI-Infra-Auto-Driven-SKILLS v0.1.0 版本整理可用 AI Infra SKILLS 并补充说明,沉淀推理框架开发流程约束,适用于 Codex 和 Claude Code,包含核心技能、SOTA loop、OpenAI 目标和提示等内容。
120页深度报告,搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》(2025),从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出,AI发展迅速,模型成本高且迭代快,应用渗透各行业,智能体崛起,市场结构变革,公司运作方式也在重塑。
UC伯克利新作颠覆认知:LLM靠「自信爆表」学会推理?无需外部奖励超进化
UC伯克利华人团队发现,LLM不靠外部奖励,仅靠「自信爆棚」就能学会复杂推理。他们提出基于内部反馈的强化学习(RLIF)新范式,用INTUITOR方法让模型用自身置信度作内在奖励,在多任务中表现良好。