「推理能力评测」共找到 4863 篇相关文章
AI 编程冲击来袭，程序员怎么办？IDEA研究院张磊：底层系统能力才是护城河
在 AICon 大会上，IDEA 研究院张磊剖析多模态智能体发展难题，提出从“半结构化”场景切入的落地路径，分享工业界研究与产品平衡见解，还为年轻人在 AI 浪潮中发展给出建议。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式，LLM推理效率大幅提升！
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式，开发标记语言PASTA - LANG，采用双阶段训练流程，设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量，有可扩展性，为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
英伟达开源9B参数小模型，比Qwen3快6倍
英伟达推出新型小型语言模型Nemotron Nano v2，在复杂推理基准测试上准确率与Qwen3 - 8B相当或更高，速度快6倍。它兼顾推理与非推理任务，支持“思考”预算控制，还开源了创建模型的绝大部分数据。
大模型推理学习新范式！ExGRPO框架：从盲目刷题到聪明复盘
上海人工智能实验室等团队提出经验管理和学习框架ExGRPO，能科学管理经验。与传统RLVR方法比，它在不同基准提升性能，尤其复杂推理任务，还揭示滚雪球效应，为模型推理训练提供新思路。
腾讯提出“我思故我玩”Agent：LLM构建推理与规划世界模型
腾讯与武大联合发表论文提出 CEL 新型 Agent 架构，通过 LLM 驱动两阶段循环实现“思考式学习”。它能填补传统方法短板，在小游戏实验中表现出色，有可解释性等优势，但也有实验环境局限等问题。
模型宣称的“百万字处理能力”是真本事，还是营销噱头？LongCodeBench揭露真相
近年来大模型号称有百万字处理能力，但这是真本事还是噱头存疑。论文用LongCodeBench测评工具揭开长上下文模型真实表现，测试顶尖模型发现长文本能力‘翻车’，还分析了长上下文难的原因及面临的瓶颈。
字节跳动发布Seed 2.0系列模型，数学能力超越GPT-5.2 High
字节跳动Seed团队发布Seed 2.0系列模型，含Pro、Lite和Mini版。该系列在数学、代码、多模态理解等方面表现出色，价格优势明显，但在编程、事实准确性上与部分竞品有差距，已开放API。
告别卡脖子，华为黑科技破局！昇腾推理加速1.6倍打破LLM降智魔咒
大模型参数规模大，推理部署难。华为诺亚提出Pangu Light框架，结合算法创新与国产昇腾平台，通过跨层注意力剪枝等技术，解决剪枝后模型失稳问题，实现高压缩率、推理加速与高精度。
openJiuwen协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，首token时延砍半，推理存储占用下降25%
传统推理引擎难以理解 Agent 任务状态，导致推理时延久、显存占用高等问题。openJiuwen 协同昇腾打造智能体「算力亲和」技术，建立语义协同机制，优化 KV Cache 管理，提升 Agent 系统运行效率。
长思维链里的推理步骤，哪些最关键？三招锁定LLM的「命门句子」
杜克大学和 Alphabet 研究者提出在句子层面分析推理痕迹，找出长思维链中关键步骤，提高 LLM 可解释性等。提出三种互补方法，还提供开源工具，研究为调试推理失败等提供可能。