三思而后行，让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」？
三思而后行，让大模型推理更强的秘密是「THINK TWICE」？近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
来自主题: AI技术研报
9956 点击 2025-04-06 16:55
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近年来，大语言模型（LLM）的性能提升逐渐从训练时规模扩展转向推理阶段的优化，这一趋势催生了「测试时扩展（test-time scaling）」的研究热潮。
本文介绍了 FoundationStereo，一种用于立体深度估计的基础模型，旨在实现强大的零样本泛化能力。
推荐大模型也可生成式，并且首次在国产昇腾NPU上成功部署！
最新研究发现，LLM在面对人格测试时，会像人一样「塑造形象」，提升外向性和宜人性得分。AI的讨好倾向，可能导致错误的回复，需要引起警惕。
大模型虽然推理能力增强，却常常「想太多」，回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念，探究了如何帮助LLM告别「过度思考」，提升推理效率。
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在推理任务上表现惊艳。
AI 可能「借鉴」了什么参考内容，但压根不提。
随着视频内容的重要性日益提升，如何处理理解长视频成为多模态大模型面临的关键挑战。长视频理解能力，对于智慧安防、智能体的长期记忆以及多模态深度思考能力有着重要价值。
「下一代默认 AI 大模型工具」的竞争开始了。
自2022年11月，美国硅谷初创公司OpenAI推出首款基于大语言模型的现象级聊天机器人ChatGPT以来，AI技术与我们的生活日益紧密。然而，大模型降世两年多，人们却吃惊地发现，自己最终的那个梦想，一个有强大AI为人类工作的社会，一个有更多的闲暇，上四休三甚至每周工作更短时间的世界，却仿佛更遥远了，我们变得更忙了，而且，这个事实居然在数据上得到了确认。