大模型高效推理新答案:ICLR 2026提出Balanced Thinking,精度提升10.0的同时,推理长度直降35.4%
大模型高效推理新答案:ICLR 2026提出Balanced Thinking,精度提升10.0的同时,推理长度直降35.4%哈尔滨工业大学(深圳)等机构的研究者提出了 ReBalance 方法,并首次系统性引入 Balanced Thinking 这一新视角。该工作的核心观点明确:高效推理的关键并非盲目压缩推理长度,而是在过度思考与思考不足之间维持动态平衡。
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哈尔滨工业大学(深圳)等机构的研究者提出了 ReBalance 方法,并首次系统性引入 Balanced Thinking 这一新视角。该工作的核心观点明确:高效推理的关键并非盲目压缩推理长度,而是在过度思考与思考不足之间维持动态平衡。
苹果近年来在 AI 底层技术层面的投入正在不断加码。恰在此时,苹果 AI 研究团队提交了一篇极具探讨价值的论文《你的 logits 知道些什么?(答案可能会让你惊讶!)》
你或许刷到了一段来自印度南部服装厂的视频。 工厂工人佩戴头戴摄像头,记录手部动作以训练人工智能系统。 这是因为随着特斯拉、Figure AI 等公司竞相开发人形机器人,训练它们所需的真实世界动作数据变
Skill确实好用,但架不住模型和Agent Harness适配翻车。不是所有模型都吃得动Skill,有的用上直接反向掉性能。为了解决这个问题,来自上海交大的IPADS研究团队提出了SkVM:面向Skill的语言虚拟机。
近日,AI创业公司Naive.ai的融资消息引发广泛关注。据多家媒体报道,这家由清华大学电子工程系副教授代季峰创立的新公司,已完成约3亿美元融资,估值约8亿美元。投资方包括一线基金和科技巨头,具体机构暂未披露。公司专注于开源模型的后训练和AI Agent方向,核心团队包括前MiroMind成员及联合创始人朱锡洲。
从单幅图像恢复三维结构,到多视图场景建模、动态 4D 重建,再到机器人、自动驾驶、SLAM 与视频生成,如何让模型在不依赖逐场景优化的前提下,直接、高效地理解并重建三维世界,正在成为 3D 视觉领域的
弹性 AI 预训练已经推进到了下一个前沿!没有意外:来自谷歌。据介绍,他们提出的 Decoupled DiLoCo 是一种革命性的分布式训练技术,能够利用全球各地的异构硬件进行训练,并且即使当硬件发生故障时,系统也不会停止运行!
今天上午,DeepSeek V4 发布,直接把这个大模型疯狂更新月推向了最高潮。不过在我翻看 V4 的技术报告的时候,在训练层面看到了一个被大部分人滑过去的名词:Muon 优化器。
最近,谷歌联合ResNet作者何恺明、谢赛宁、NeRF先驱Jonathan T. Barron、 3D图形学名家Thomas Funkhouser,正式发布了Vision Banana。它向世界宣告:视觉AI终于不再需要那些臃肿的任务头了,理解,本质上只是生成过程中的一次「对齐」。
在游戏 NPC、虚拟主播、在线客服等数字人对话场景中,倾听时的 “扑克脸” 问题一直是行业长期痛点 —— 虚拟人说话时口型可以做到精准同步,但倾听时却表情僵硬、毫无反应,严重影响对话的自然感和沉浸感。盛大 AI 研究院(东京)与东京大学联合提出 UniLS(Unified Listening and Speaking),首个仅凭双轨音频即可端到端同时驱动说话和倾听面部动作的统一框架。