「动态推理深度」共找到 2951 篇相关文章
永别了,人类冠军!AI横扫天文奥赛,GPT-5得分远超金牌选手2.7倍
国际天文与天体物理奥赛(IOAA)中,GPT - 5和Gemini 2.5 Pro完胜人类选手。俄亥俄州立大学团队考察五大顶尖LLM,发现它们大多达金牌水平,但在几何、时空推理等方面有困难。
均值至上假繁荣!北大新作专挑难题,逼出AI模型真本事
当强化学习成大模型后训练核心工具,主流方法陷入「均值优化陷阱」,推理能力停滞。北大团队提出RiskPO,将风险规避理念融入优化目标,用MVaR+捆绑策略双管齐下,三大任务表现优异。
Transformers来到了v5时代:从工具包到真理之源,AI时代的操作系统内核的极简进化论
Transformers v5发布,通过极简定义和极致互通成AI生态核心。它做减法重构代码、拓展训练流程、成推理引擎弹药库、提升量化为核心功能,连接训练、推理与部署,是AI生态通用语言。
小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度
小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。
AI终于学会「读懂人心」,带飞DeepSeek R1,OpenAI o3等模型
威斯康星大学麦迪逊分校联合清华的研究《MetaMind: Modeling Human Social Thoughts with Metacognitive Multi-Agent Systems》,将元认知理论融入LLM架构,使模型在心智理论测试达人类平均水平,揭示构建社交智能AI方法论。
ACL 2025|为什么你设计的 Prompt 会成功?新理论揭示大模型 Prompt 设计的奥秘与效能
英属哥伦比亚大学等团队剖析Prompt在LLM的CoT推理中调控模型内部信息流,构建量化Prompt搜索空间复杂度理论框架。研究解释提示有效的原因,提供设计高效提示词思路,实验验证理论框架。
谷歌Ironwood架构TPU v7:用AI造AI,撼动英伟达芯片帝国
11月25日谷歌云发布第七代定制芯片Ironwood,由AlphaChip设计。它以9.6 Tb/s光互联带宽和1.77 PB共享显存池重构大模型推理硬件基准,挑战英伟达芯片地位,展现AI算力竞争新趋势。
Claude翻车:Opus 4.1白天退化,Anthropic承认并回滚更新
发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车,用户反馈其变得迟钝,官方承认处理某些请求时质量退化,如白天推理性能下降,使用限制不明确,还会暴露API密钥,官方已回滚版本。
科学界论文高引第一人易主!AI站上历史巅峰
深度学习三巨头之一Yoshua Bengio成各领域被引最多在世科学家。其多篇论文为深度学习奠基,影响自然语言处理等研究。他近期再创业,还介绍了论文引用排名情况,凸显AI和医学热度。
AI真的能读懂人心吗?阿里通义最新研究成果揭示答案
文章聚焦多模态推理问题,如全局上下文理解不足和推理捷径问题。介绍阿里通义HumanOmniV2改进方案,涵盖全局上下文理解等方面,还详述冷启动、两阶段强化学习训练方案及数据集下载和训练方法。