突破大模型推理瓶颈！首篇「Test-Time Scaling」全景综述，深入剖析AI深思之道
突破大模型推理瓶颈！首篇「Test-Time Scaling」全景综述，深入剖析AI深思之道当训练成本飙升、数据枯竭，如何继续激发大模型潜能？
来自主题: AI技术研报
6104 点击 2025-05-13 14:48
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当训练成本飙升、数据枯竭，如何继续激发大模型潜能？
不用引入外部数据，通过自我博弈（Self-play）就能让预训练大模型学会推理？
Agent 正在成为 2025 年 AI 世界最炙手可热的关键词之一。
Redis 最近推出向量集合（Vector Set） 功能，这是一种专为向量相似性设计的数据类型，也是 Redis 针对人工智能应用的一个新的选项。这是 Redis 创始人 Salvatore Sanfilippo（“antirez”）自 重新加入 公司以来的第一个重大贡献。
E2B 的愿景很大，CEO 的目标是成为 AI Agent 时代的 AWS，成为一个自动化的 infra 平台，未来可以提供 GPU 支持，满足更复杂的数据分析、小模型训练、游戏生成等需求，并可以托管 agent 构建的应用，覆盖 agent 从开发到部署的完整生命周期。
字节Seed首次开源代码模型！Seed-Coder，8B规模，超越Qwen3，拿下多个SOTA。它证明“只需极少人工参与，LLM就能自行管理代码训练数据”。通过自身生成和筛选高质量训练数据，可大幅提升模型代码生成能力。
当以端到端黑盒训练为代表的深度学习深陷低效 Scaling Law 而无法自拔时，我们是否可以回到起点重看模型表征本身——究竟什么才是一个人工智能模型的「表征质量」或者「泛化性」？我们真的只有通过海量的测试数据才能抓住泛化性的本质吗？或者说，能否在数学上找到一个定理，直接从表征逻辑复杂度本身就给出一个对模型泛化性的先验的判断呢？
2025年一季度全球AI应用市场呈现爆发式增长，海外MAU达9.8亿（环比增15%），中国MAU达4.62亿（环比增101%）。DeepSeek以低成本开源策略颠覆行业，推动中国AI普及。Agent形态应用主导全球，AI聊天机器人、视频创作等赛道高速增长，虚拟角色和教育学习粘性突出。字节、腾讯等头部公司多端布局，中国AI应用出海聚焦视频、图像等赛道，OpenAI商业化表现强劲。
4 月的生成式 AI 赛道，又一次用真实收入把“技术奇迹”写进了现金流。
近日，curl 项目（一款用于通过 URL 传输数据的命令行工具和库）创始人 Daniel Stenberg 在领英发帖称，已经受够了由 AI 生成的大量“垃圾”漏洞报告，因此近期引入额外复选框，用以过滤此类平白浪费维护人员时间的低效提交内容。