一项突破性研究展示了小模型通过创新训练方法战胜巨型模型的可能。日本Sakana.AI团队开发的"教师模型"采用全新范式——这些模型不需要自行解决问题，而是被直接提供问题和正确答案，专注于生成清晰易懂的解决方案解释...

首份关于大语言模型（LLM）服务经济学的综合模型揭示，随着AI公司竞相部署高token消耗的推理模型和智能体，当前扩展推理能力的方法比预期更快遭遇瓶颈。研究发现，网络延迟而非带宽成为主要瓶颈，阻碍了公司通过简单...

GitHub最新开源项目CoRT（Code Interpreter Reasoning）提出了一种创新的方法，通过提示工程（hint engineering）对大语言模型进行后训练（post-train），使其能够将复杂计算任务智能分配给外部代码解释器执行。这一...

TreeRL是一种创新的语言模型训练方法，通过结合on-policy树搜索和中间监督机制，实现了无需单独奖励模型的LLM训练。这一技术突破来自最新arXiv论文，相比传统的ChainRL方法，TreeRL在数学推理和代码生成等复杂任务上...

Together AI宣布在其Serverless Inference API和专用端点服务中集成两大前沿AI模型：DeepSeek R1-0528语言模型与FLUX.1 Kontext图像生成系统。DeepSeek R1-0528通过升级的推理能力、函数调用支持及代码生成优化，显...

开源情报研究团队近期对20个AI模型进行了500次地理定位挑战测试，采用未公开的旅行照片以防止模型依赖记忆数据。测试结果显示，OpenAI最新模型通过交叉参照建筑风格、植被特征及局部可见文本，表现超越Google Lens等...

Meta近日正式推出V-JEPA 2视觉世界模型，该技术突破性实现了AI代理对物理环境的动态推理能力。作为Yann LeCun团队世界模型研究的最新成果，V-JEPA 2通过自监督学习架构，使AI系统能够基于视频输入预测物理交互结果。...

苹果公司研究团队通过定制化谜题环境对大型推理模型(LRMs)进行了系统性评估，揭示了人工智能推理能力的重要局限性。研究发现，随着任务复杂度提升，LRMs会经历推理效能先上升后急剧下降的拐点现象，最终在高度复杂任...