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面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

面对无解问题大模型竟会崩溃?港中文&华为联合提出首个大模型推理可靠性评估基准

今年初以 DeepSeek-r1 为代表的大模型在推理任务上展现强大的性能,引起广泛的热度。然而在面对一些无法回答或本身无解的问题时,这些模型竟试图去虚构不存在的信息去推理解答,生成了大量的事实错误、无意义思考过程和虚构答案,也被称为模型「幻觉」 问题,如下图(a)所示,造成严重资源浪费且会误导用户,严重损害了模型的可靠性(Reliability)。

来自主题: AI技术研报
7309 点击    2025-07-17 11:24
EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

EasyCache:无需训练的视频扩散模型推理加速——极简高效的视频生成提速方案

近年来,随着扩散模型(Diffusion Models)和扩散 Transformer(DiT)在视频生成领域的广泛应用,AI 合成视频的质量和连贯性有了飞跃式提升。像 OpenAI Sora、HunyuanVideo、Wan2.1 等大模型,已经能够生成结构清晰、细节丰富且高度连贯的长视频内容,为数字内容创作、虚拟世界和多媒体娱乐带来了巨大变革。

来自主题: AI技术研报
6547 点击    2025-07-14 10:42
告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜

告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜

告别数据「噪音」,UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」,登顶MathVista测评榜

使用过程奖励模型(PRM)强化大语言模型的推理能力已在纯文本任务中取得显著成果,但将过程奖励模型扩展至多模态大语言模型(MLLMs)时,面临两大难题:

来自主题: AI技术研报
7088 点击    2025-07-12 11:58
Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

Diffusion约2倍无损加速!训练-推理协同的缓存学习框架来了| HKUST&北航&商汤

面对扩散模型推理速度慢、成本高的问题,HKUST&北航&商汤提出了全新缓存加速方案——HarmoniCa:训练-推理协同的特征缓存加速框架,突破DiT架构在部署端的速度瓶颈,成功实现高性能无损加速。

来自主题: AI技术研报
6971 点击    2025-07-06 15:05
无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab

无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab

无损加速视觉语言模型推理!轻松剪掉视觉冗余Token|腾讯AI Lab

多图像、长视频、细粒度感知正在让大型视觉语言模型(LVLM)变得越来越聪明,但也越来越“吃不消”:视觉Token数量的激增所带来的推理成本暴涨,正逐渐成为多模态智能扩展的最大算力瓶颈。

来自主题: AI技术研报
6603 点击    2025-07-05 19:00
Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

Meta-Think ≠ 记套路,多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

最近,关于大模型推理的测试时间扩展(Test time scaling law )的探索不断涌现出新的范式,包括① 结构化搜索结(如 MCTS),② 过程奖励模型(Process Reward Model )+ PPO,③ 可验证奖励 (Verifiable Reward)+ GRPO(DeepSeek R1)。

来自主题: AI技术研报
7012 点击    2025-07-04 09:44
让GUI智能体不再「过度执行」,上海交大、Meta联合发布OS-Kairos系统

让GUI智能体不再「过度执行」,上海交大、Meta联合发布OS-Kairos系统

让GUI智能体不再「过度执行」,上海交大、Meta联合发布OS-Kairos系统

本文第一作者是上海交通大学计算机学院三年级博士生程彭洲,研究方向为多模态大模型推理、AI Agent、Agent 安全等。通讯作者为张倬胜助理教授和刘功申教授。

来自主题: AI技术研报
8702 点击    2025-07-03 11:03
同时监督和强化的单阶段大模型微调,告别“先背书再刷题”,推理泛化双提升|中科院&美团等

同时监督和强化的单阶段大模型微调,告别“先背书再刷题”,推理泛化双提升|中科院&美团等

同时监督和强化的单阶段大模型微调,告别“先背书再刷题”,推理泛化双提升|中科院&美团等

通过单阶段监督微调与强化微调结合,让大模型在训练时能同时利用专家演示和自我探索试错,有效提升大模型推理性能。

来自主题: AI技术研报
6471 点击    2025-07-02 15:35
刚刚!华为首个开源大模型来了

刚刚!华为首个开源大模型来了

刚刚!华为首个开源大模型来了

刚刚,华为正式宣布开源盘古 70 亿参数的稠密模型、盘古 Pro MoE 720 亿参数的混合专家模型(参见机器之心报道:华为盘古首次露出,昇腾原生72B MoE架构,SuperCLUE千亿内模型并列国内第一 )和基于昇腾的模型推理技术。

来自主题: AI资讯
8850 点击    2025-06-30 09:19