「复杂推理能力」共找到 5065 篇相关文章
Token售卖已无溢价、大模型公司转型“系统商”?记忆张量 CTO 李志宇:智能体能力会拉开差距,长期记忆与状态管理成竞争核心
InfoQ 采访记忆张量 CTO 李志宇,他指出 Scaling up 经济效益下降,大模型公司正变系统公司,核心是长期记忆与状态管理能力。2026 年若模型无代际差,价格战或加剧。智能体是主赛道,但现有模型推理能力不足。
英伟达&MIT等推出Long-RL,长视频训练速度翻倍
英伟达联合MIT等推出Long - RL,它是面向长序列推理和多模态强化学习的全栈训练框架,能提升RL训练数据长度上限,让训练速度翻倍。其核心MR - SP并行框架可降低训练耗时和显存,LongVILA - R1是其明星应用。
拳打可灵,脚踢 Veo 3,谁是物理世界的「懂王」?
多模态视频生成大模型是复杂系统工程,多为巨头游戏。MiniMax的Hailuo 02发布,ELO得分超谷歌Veo 3和快手Kling 2.0。它能呈现复杂运动,处理物理关系,提升训练推理效率,成本低,后续还将更新。
GPT-5编程测评大反转!表面不及格,实际63.1%的任务没交卷,全算上成绩比Claude高一倍
Scale AI的新软件工程基准SWE - BENCH PRO测试中,‘御三家’表面解决率低。深入看,GPT - 5已提交任务准确率比Claude高一倍。该基准新题多、更复杂,能真实考验模型能力,当前模型解决商业问题能力有限。
ENG APPL COMP FLUID | 西北工业大学赵书乐、张伟伟:欧拉方程嵌入的壁面压力和摩阻分布机器学习方法
传统气动力建模依赖大量样本、泛化能力弱。本文将欧拉方程无粘特征融入建模,配合架构与损失函数设计,让模型在复杂状态保持泛化能力,集中力误差约3%,小样本建模时样本量比传统方法降2倍以上。
腾讯发布SpecExit算法,无损压缩端到端加速2.5倍!解决大模型长思考效率难题
腾讯发布 SpecExit 算法,将思考早停与投机采样融合,利用轻量级草稿模型预测“退出信号”,在不引入额外探测开销的前提下,实现动态、可靠的思考早停,在 vLLM 上推理端到端加速 2.5 倍,准确性和推理效率得到双重保障。
EMNLP25 | 北大x腾讯光子发布 C3 Benchmark:中英双语语音对话模型“地狱级”测试基准,直击语音对话模型软肋!
近年来语音对话模型受关注,但处理人类对话复杂现象的效能缺乏研究。北大联合腾讯光子构建中英双语C3 Benchmark数据集,评估模型应对复杂对话的能力,结果揭示性能瓶颈,为模型优化提供参考,代码和数据已开源。
突破视觉-语言-动作模型的瓶颈:QDepth-VLA让机器人拥有更精准的3D空间感知
视觉 - 语言 - 动作模型(VLA)在机器人操控领域潜力大,但应对长时序或精细操作任务时性能下降,根源是缺乏三维空间感知与推理能力。中国科学院自动化研究所与灵宝 CASBOT 提出 QDepth - VLA 模型,提升了机器人空间推理与操控精度。
AI上清北,普通人该怎么办?|甲子光年
2025年AI模拟高考成绩达清北线,引发对人类努力意义的思考。三位嘉宾围绕AI能力进步、与人类能力差异、对教育和创作的影响等展开对谈,探讨人类在AI时代的定位、专业选择、教育变革等问题。
Reasoning的最终答案可能不是模型想要的答案!
大型语言模型解决复杂问题有推理过程和答案,传统评估只看最终答案。论文提出最终答案可能不佳,中间步骤更值得研究。还介绍通过切割推理过程发现中间步骤藏玄机,提出‘分步检查法’提升模型表现,实验表明准确率最高提升13%等。