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...
Read MoreTreeRL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...
Read MoreTogether 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...
Read More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...
Read MoreMeta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。...
Read More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...
Read More该GitHub仓库发布了一个包含239个科学推理问题的基准测试集,专门用于评估大语言模型(LLMs)在科学推理任务中的表现,特别是超越简单记忆的方程发现能力。这一基准测试的推出标志着AI领域对模型深层科学理解能力的量...
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