搜索
最新大语言模型推理测试引众议，DeepSeek R1常常在提供错误答案前就“我放弃”了？？ Cursor刚刚参与了一项研究，他们基于NPR周日谜题挑战（The Sunday Puzzle），构建了一个包含近600个问题新基准测试。
7B大小的视频理解模型中的新SOTA，来了！
近日，微软和剑桥大学公布推理新方法：多模态思维可视化MVoT。新方法可以边推理，边「想象」，同时利用文本和图像信息学习，在实验中比CoT拥有更好的可解释性和稳健性，复杂情况下甚至比CoT强20%。还可以与CoT组合，进一步提升模型性能。
史上最大规模视觉语言数据集：1000亿图像-文本对！
近日，斯坦福、UC伯克利等多机构联手发布了开源推理新SOTA——OpenThinker-32B，性能直逼DeepSeek-R1-32B。其成功秘诀在于数据规模化、严格验证和模型扩展。
一个简单的笑脸😀可能远不止这么简单？最近，AI大神Karpathy发现，一个😀竟然占用了多达53个token！这背后隐藏着Unicode编码的哪些秘密？如何利用这些「隐形字符」在文本中嵌入、传递甚至「隐藏」任意数据。更有趣的是，这种「数据隐藏术」甚至能对AI模型进行「提示注入」！
今天向大家介绍一项来自香港大学黄超教授实验室的最新科研成果 VideoRAG。这项创新性的研究突破了超长视频理解任务中的时长限制，仅凭单张 RTX 3090 GPU (24GB) 就能高效理解数百小时的超长视频内容。
这项尝试只用到了 R1 模型和基本验证器，没有针对 R1 的工具，没有对专有的英伟达代码进行微调。其实根据 DeepSeek 介绍，R1 的编码能力不算顶尖。
【新智元导读】仅凭测试时Scaling，1B模型竟完胜405B！多机构联手巧妙应用计算最优TTS策略，不仅0.5B模型在数学任务上碾压GPT-4o，7B模型更是力压o1、DeepSeek R1这样的顶尖选手。
开源推理大模型新架构来了，采用与Deepseek-R1/OpenAI o1截然不同的路线： 抛弃长思维链和人类的语言，直接在连续的高维潜空间用隐藏状态推理，可自适应地花费更多计算来思考更长时间。