搜索
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。
今天早些时候，著名研究者和技术作家 Sebastian Raschka 发布了一条推文，解读了一篇来自 Wand AI 的强化学习研究，其中分析了推理模型生成较长响应的原因。
赚钱嘛，不寒碜！
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。
连续创业者马宇驰，在上一波人工智能大潮中创立三角兽科技，带领公司被腾讯收购，去年重回AI赛道，参与到新一轮大模型应用创业中，2033科技于2024年已经完成天使轮融资，由商汤科技和东方国资共同投资近亿元人民币。
前些天，GPT-4o的多模态生图上线之后，引发全球AI社区广泛的关注，吉卜力图画全网风靡。
GitHub中国区昨日突然访问受限，官方最新回复：只是一个配置失误导致的，现已全面恢复。与此同时，OpenAI推出API「已验证组织」新政，全球开发者想用前沿模型，得先过这关！
AIMO2最终结果出炉了！英伟达团队NemoSkills拔得头筹，凭借14B小模型破解了34道奥数题，完胜DeepSeek R1。
代码截图泄露，满血版o3、o4-mini锁定下周！更劲爆的是，一款据称是OpenAI的神秘模型一夜爆红，每日处理高达260亿token，是Claude用量4倍。奥特曼在TED放话：将推超强开源模型，直面DeepSeek挑战。