一项突破性研究提出通过预计算上下文相关量来降低大型语言模型(LLM)推理成本的新方法。该技术利用模型空闲时间预先处理可能用到的上下文信息，在用户查询到来时能直接调用预计算结果。实验数据显示，这种方法可节省...

斯坦福大学研究团队最新推出的JudgeLRM模型家族，通过强化学习训练机制在复杂推理评判任务中展现出突破性性能。该技术采用与标准监督微调（SFT）截然不同的训练范式，在需要深度逻辑分析的评估场景下，其综合表现显...

人工智能研究机构Prime Intellect近日取得重大突破，成功通过完全分布式的方式训练了一个参数量高达320亿（32B）的神经网络模型，并创新性地结合强化学习技术提升模型的推理能力。值得关注的是，该团队已将其核心训...

谷歌宣布其新一代多模态大模型Gemini 2.5 Pro正式进入公测阶段，开发者现可通过Google AI Studio的Gemini API进行体验，而企业级平台Vertex AI的支持也即将上线。作为Gemini系列的最强版本，2.5 Pro在跨模态理解、长...

DeepSeek最新研究论文《Inference-Time Scaling for Generalist Reward Modeling》提出了一种创新方法，通过推理时缩放技术优化奖励模型，从而引导更强大的推理模型生成。该技术标志着这家中国初创公司的一项战略布...

FastCuRL-1.5B-Preview 是一种基于课程强化学习（Curriculum Reinforcement Learning）的慢思维推理模型，该模型在较少的训练步骤中实现了最先进的性能，展示了其在复杂推理任务中的潜力。相比传统方法，FastCuRL 通...

近日，CodeI/O技术通过将代码转换为输入输出预测格式，显著提升了大语言模型（LLM）的推理能力。该方法通过教授通用推理原则，而非依赖代码语法，从而在多种推理任务中实现了性能优化。此外，通过多轮修订进一步验证...

近日，GitHub Gist上发布了一个关于Llama推理模型的最小化工作复现版本。该模型最初由OpenAI提出，并由DeepSeek发布。该模型通过数学问题的格式和正确性奖励进行训练，展示了在长时间训练后出现的“顿悟”时刻。这一进...