Cloud-native computing is poised to explode, thanks to AI inference work
CNCF 领导者预测未来 18 个月内云原生计算的人工智能工作将增加数千亿美元。
Inside the AI brain: memory vs. reasoning
最近的研究表明，人工智能语言模型将记忆和推理存储在完全独立的神经回路中，这表明机器以不同的方式“思考”和“记忆”。这一发现引领了创建人工智能系统的道路，该系统可以忘记敏感数据，同时保留其智能。
Robert Nozick — reasoning like a precocious schoolboy
很高兴阅读诺齐克的书籍和文章。它们充满了发人深省的论点和优雅的推理。同时，他的聪慧又带着几分早熟小学生的气息。他就像一个质疑十八岁投票权规则的人，认为那些十八岁的人不 [...]
Contract AI Barriers: Economics, Reasoning + Prompt Engineering
作者：Pedram Abrari，Pramata 首席技术官。在本系列的前两篇文章中，我们介绍了从...实现价值的前六大技术挑战
こんにちは，你好。 Anthropic 最近推出的 Claude Sonnet 4.5 和 Claude Haiku 4.5（现已在 Amazon Bedrock 上提供）标志着生成式 AI 模型的重大飞跃。这些最先进的模型擅长复杂的代理任务、编码和企业工作负载，为开发人员提供增强的功能。除了新型号之外，我们很高兴地宣布 [...]
推理已成为大型语言模型 (LLM) 的核心范式，不断提高各种基准的准确性。然而，它是否适合精度敏感的任务仍不清楚。我们提出了第一个在严格的低误报率（FPR）制度下分类任务推理的系统研究。我们的分析涵盖两项任务——安全检测和幻觉检测——使用标准法学硕士和大型推理模型（LRM）在微调和零样本设置下进行评估。我们的结果揭示了一个明显的权衡：Think On（推理增强）生成改进......
RL for Reasoning by Adaptively Revealing Rationales
我们提出，来自部分专家演示的强化学习（RL）不仅仅是一种训练启发式方法，而且是解决复杂序列生成任务的一个有前景的框架。监督微调（SFT）依赖于密集的真实标签，随着序列长度的增长，其成本也越来越高。另一方面，强化学习则面临着稀疏奖励和组合大输出空间的问题。我们通过引入自适应回溯（AdaBack）来解决这个问题，这是一种按样本课程学习算法，在训练期间仅显示目标输出的部分前缀。该...
Water Cooler Small Talk, Ep. 9: What “Thinking” and “Reasoning” Really Mean in AI and LLMs
理解人工智能如何模拟“理性”，以及为什么它不是人类在思考时所做的事情The post Water Cooler Small Talk，Ep. 9：人工智能和法学硕士中“思考”和“推理”的真正含义首先出现在《走向数据科学》上。
实体链接 (EL) 传统上依赖于大型注释数据集和广泛的模型微调。虽然最近的小样本方法通过提示来利用大型语言模型 (LLM) 来减少训练要求，但由于昂贵的基于 LLM 的推理，它们常常效率低下。 ARTER（自适应路由和目标实体推理）提出了一种结构化管道，通过策略性地结合候选生成、基于上下文的评分、自适应路由和选择性推理，无需深度微调即可实现高性能。 ARTER 计算一小组...
Inductive Domain Transfer In Misspecified Simulation-Based Inference
基于模拟的推理 (SBI) 是一种统计推理方法，用于在可能性难以处理但可以进行模拟时估计物理系统的潜在参数。在实践中，SBI 经常受到模型错误指定的阻碍——由于固有的建模简化而导致模拟和现实世界观察结果之间的不匹配。 RoPE 是一种最新的 SBI 方法，它通过两阶段域传输过程解决了这一挑战，该过程将半监督校准与基于最佳传输 (OT) 的分布对齐相结合。然而，RoPE 以完全传导的方式运行……
Best Reasoning Model APIs | Compare Cost, Context & Scalability
使用 Clarifai Local Runners 通过公共 API 在本地运行 Hugging Face 模型。在您自己的硬件上构建、测试和扩展 AI 工作负载。
Clarifai 11.9: Introducing Clarifai Reasoning Engine Optimized for Agentic AI Inference
Clarifai 推理引擎、新工具包、Qwen 模型和 GPU 选项，可实现更快、优化的 AI 工作负载。
Selling Chips to China Is Still a Terrible Idea
我们应该让中国努力满足自己的推理需求，而不是通过向中国运送美国设计的芯片来缓解压力。向中国出售芯片仍然是一个糟糕的想法的帖子首先出现在美国企业研究所 - AEI 上。
Designing value-aligned autonomous vehicles: from moral dilemmas to conflict-sensitive design
自治系统越来越多地面临充满价值的选择。这篇博文介绍了设计“冲突敏感”自主交通代理的想法，该代理可以明确识别、推理相互竞争的道德、法律和社会价值观并据此采取行动。我们提出了价值一致的操作设计域（VODD）的概念——一个嵌入利益相关者价值层次结构和上下文移交规则的框架[...]
Has Ed Zitron Found the Fatal Flaw with OpenAI and Its Flagship ChatGPT?
英国《金融时报》重新报道了 Ed Zitron 关于 OpenAI 推理成本和真实性的谨慎但看似毁灭性的调查结果。
OmniLex Bags $4.5m For Legal Research + AI Commentary
瑞士法律研究初创公司 Omnilex 已筹集 450 万美元种子轮融资，由 Founderful 领投。它利用免费的法律数据并提供“推理环境”......
