搜索
刚刚，Gemini 2.5 Pro编程登顶，6美元性价比碾压Claude 3.7 Sonnet。不仅如此，谷歌还暗藏着更强的编程模型Dragontail，这次是要彻底翻盘了。
AI辅助人类，完成了首个非平凡研究数学证明，破解了50年未解的数学难题！在南大校友的研究中，这个难题中q=3的情况，由o3-mini-high给出了精确解。
软银400亿美元豪赌OpenAI：远见卓识还是泡沫顶峰？
RTP-LLM 是阿里巴巴大模型预测团队开发的高性能 LLM 推理加速引擎。它在阿里巴巴集团内广泛应用，支撑着淘宝、天猫、高德、饿了么等核心业务部门的大模型推理需求。在 RTP-LLM 上，我们实现了一个通用的投机采样框架，支持多种投机采样方法，能够帮助业务有效降低推理延迟以及提升吞吐。
随着 OpenAI o1 和 DeepSeek R1 的爆火，大语言模型（LLM）的推理能力增强和测试时扩展（TTS）受到广泛关注。然而，在复杂推理问题中，如何精准评估模型每一步回答的质量，仍然是一个亟待解决的难题。传统的过程奖励模型（PRM）虽能验证推理步骤，但受限于标量评分机制，难以捕捉深层逻辑错误，且其判别式建模方式限制了测试时的拓展能力。
从 ChatGPT 引发认知革命到 GPT-4o 实现多模态跨越，AI 技术的每次跃迁都在印证一个底层逻辑 —— 数据质量决定智能高度。而今，这场 AI 浪潮正在反哺数据库领域，推动其从幕后走向台前，完成智能时代的华丽转身。
这家科技巨头通过昼夜奋战、大举裁员以及非常规手段，实现了技术代差的快速弥合。
研究发现，推理模型（如DeepSeek-R1、o1）遇到「缺失前提」（MiP）的问题时，这些模型往往表现失常：回答长度激增、计算资源浪费。本文基于马里兰大学和利哈伊大学的最新研究，深入剖析推理模型在MiP问题上的「过度思考」现象，揭示其背后的行为模式，带你一窥当前AI推理能力的真实边界。
近年来，随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，多模态理解领域取得了前所未有的进步。像 OpenAI、InternVL 和 Qwen-VL 系列这样的最先进的视觉-语言模型（VLMs），在处理复杂的视觉-文本任务时展现了卓越的能力。
近日，一场关于 OpenAI 未来走向的激烈纷争正在上演。4 月 11 日，12 名 OpenAI 前员工联合提交了一份法律简报，明确表态支持埃隆·马斯克对 OpenAI 提起的诉讼，这场诉讼的核心在于 OpenAI 从非营利组织向营利性实体的转型。