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团队近日在GitHub开源了其第二代自动定理证明框架DeepSeek-Prover-V2，该项目迅速获得326个Hacker News点赞和63条技术讨论，显示出学术界和工业界对AI形式化验证工具的高度关注。作为当前最前沿的AI推理系统...

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...

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...

历经38年研发的知识表示系统Cyc项目近日正式终止，标志着人工智能发展史上一个重要篇章的完结。由Douglas Lenat于1984年创立的Cyc项目，旨在通过人工编码的常识知识库实现机器推理能力，其知识库最终包含超过2500万...

腾讯ARC实验室最新发布的SEED-Bench-R1基准测试，为多模态大语言模型（MLLM）在复杂视频任务中的表现提供了系统评估框架。该研究重点关注强化学习（RL）和监督微调（SFT）等后训练方法，揭示了RL在视觉感知任务和数...

Open Hands团队最新发布的32B参数代码模型（Open Hands LM-32B）在强化学习（RL）训练框架下，基于Qwen架构实现了突破性进展。该模型在代理编码任务（agentic coding tasks）中的表现已超越许多参数规模更大的竞品，...