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2025-06-17 talkingdev

CoRT-通过代码解释器增强大模型推理能力

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...

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2025-06-17 talkingdev

[论文推荐]TreeRL:无需奖励模型的LLM训练新方法,数学与代码推理能力显著提升

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...

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2025-06-17 talkingdev

DeepSeek R1-0528与FLUX.1 Kontext图像编辑模型登陆Together AI平台,推理API与聊天应用免费体验

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...

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2025-06-16 talkingdev

LLM地理定位能力突破?开源情报测试揭示AI模型新进展

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...

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2025-06-12 talkingdev

Meta发布V-JEPA 2视觉世界模型,提升AI物理推理能力

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。...

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2025-06-09 talkingdev

苹果研究揭示大型推理模型的思维假象:高复杂度下性能崩溃

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...

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2025-06-05 talkingdev

[开源]科学推理基准测试(GitHub Repo):239个问题挑战大语言模型科学推理能力

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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2025-05-29 talkingdev

DeepSeek发布升级版R1推理AI模型,现已登陆Hugging Face平台

人工智能研究公司DeepSeek近日宣布对其R1推理模型进行重大升级,并将最新版本发布于Hugging Face平台。这一进展标志着自然语言处理领域的重要突破,R1模型以其卓越的推理能力和高效的参数利用在业界备受关注。此次更...

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