微软近日发布了Phi-4-reasoning系列变体，这一创新标志着小型语言模型（SLMs）在效率与复杂推理能力上的重大进展。Phi-4-reasoning通过算法优化和架构改进，在保持参数规模精简的同时，实现了接近大型语言模型（LLMs...

最新研究表明，通过在大语言模型（LLM）的残差流中实施简单的表征控制向量干预，可显著调节其推理性能。这项发表于arXiv的突破性研究揭示了神经网络内部表征与逻辑推理能力的直接关联，为可解释AI领域提供了新工具。...

DeepSeek公司近日宣布将于2025年正式推出新一代人工智能模型DeepSeek-R2，这一重大进展标志着大语言模型技术进入全新发展阶段。根据官方技术博客透露，R2模型将采用创新的混合架构设计，整合了稀疏专家模型(MoE)与密...

DeepMind近日发布了其几何模型AlphaGeometry的重大升级版本AlphaGeometry 2，该模型在解决几何问题上的正确率从先前方法的54%大幅提升至84%。这一突破性进展主要得益于Gemini语言模型的整合以及更高效的搜索算法。Al...

GitHub最新开源的DeepMath数据集为人工智能领域带来突破性资源——该数据集包含10.3万道经过严格过滤和去污染的数学问题，专门用于提升大语言模型的逻辑推理能力。这一资源解决了当前数学推理训练数据质量参差不齐的核...

近日，一项关于LLM（大语言模型）自我奖励推理的研究引起了广泛关注。该研究提出了一种创新的两阶段训练框架，使模型能够独立生成推理步骤、自我评估正确性，并在无需外部反馈的情况下迭代优化输出。这一框架结合了...

近日，DeepSeek团队发布了其最新研究成果DeepSeek-R1，旨在通过强化学习（RL）技术提升大型语言模型（LLM）的推理能力。DeepSeek-R1的核心目标是通过激励机制优化模型的推理过程，使其在处理复杂问题时表现出更高的...

近年来，LLMs在自然语言处理领域取得了显著进展，但在数学推理方面仍存在诸多局限性。尽管这些模型能够处理大量文本数据并生成复杂的语言输出，但它们在执行数学运算和逻辑推理时常常表现不佳。研究显示，LLMs在应对...