AI’s Greatest Contributions to Our Lives
它很重要：AI对我们生活的最大贡献包括更智能的医疗保健，学习，运输和生产力。
DeepSeek R2 AI Promises Revolutionary Reasoning Power
它很重要：DeepSeek R2 AI承诺具有无与伦比的逻辑，准确性和多任务技能的革命性推理能力。
AI Authorship: Award-Winning Book on Digital Manipulation
为什么重要的是：AI作者：关于数字操纵的屡获殊荣的书，引发了有关创造力，道德和文学的辩论。
Improve Vision Language Model Chain-of-thought Reasoning
视觉语言模型（VLMS）中的思考链（COT）推理对于改善无法释放性和可信赖性至关重要。但是，当前的培训食谱通常依赖于以统一理由为主导的ondatasets。在这项工作中，我们表明对简短答案的VLM进行训练会导致较差的推理任务，要求详细解释。为了解决这一局限性，我们提出了一个两阶段的培训后策略，该术时扩展了简短的答案数据以增强COT推理的用法。首先，用……
最近几代的边境语言模型引入了大型推理模型（LRMS），该模型在提供答案之前生成详细的思维过程。尽管这些模型可以提高推理基准的性能，但它们的基本功能，尺度属性和局限性仍然不足以理解。当前的评估主要是关于已建立的数学和编码基准的FO-CUS，强调了最终答案的准确性。但是，这种评估范式通常会遭受数据污染，并且不能为推理迹象提供见解。
Evaluating LLMs for Inference, or Lessons from Teaching for Machine Learning
这就像对论文的分级，但是您的学生是评估推理的LLM的帖子，或者是从机器学习教学的经验教训，首先出现在数据科学方面。
Interleaved Reasoning for Large Language Models via Reinforcement Learning
长期思考链（COT）显着增强了大型语言模型（LLM）的推理能力。但是，广泛的推理痕迹导致效率低下和增加时间（TTFT）的增加。我们提出了一种新颖的培训范式，该训练范式使用加固学习（RL）指导推理LLMS以交织和回答多跳的问题。我们观察到，模型本质上具有执行交织的推理的能力，可以通过RL进一步增强。我们引入了一个简单而有效的基于规则的奖励，以激励正确的中间步骤……
How Phi-4-Reasoning Redefines AI Reasoning by Challenging “Bigger is Better” Myth
Microsoft最近发布的PHI-4-RONOAGING挑战是建立能够推理的人工智能系统的关键假设。自2022年引入了经过思考的推理以来，研究人员认为，高级推理需要具有数千亿个参数的非常大的语言模型。但是，微软的新的140亿个参数模型，PHI-4 - 策划了这种信念。使用以数据为中心的方法[…]帖子如何通过挑战“更大”的神话来重新定义AI推理，这是在Unite.ai上首先出现的。
Can We Really Trust AI’s Chain-of-Thought Reasoning?
作为人工智能（AI）广泛用于医疗保健和自动驾驶汽车等领域，我们可以信任它的问题变得更加关键。一种称为思想链（COT）推理的方法引起了人们的关注。它有助于AI将复杂的问题分解为步骤，以显示其如何到达最终答案。这不仅[…]我们真的可以相信AI的经过思考的推理吗？首先出现在unite.ai上。
输入Sun-Intelligence 5.0的概念，这是一种幻想的AI，它设想为如此先进，它将人类干预甚至外部数据留在后面。
The Zika Virus and the Limitations of AI Reasoning
多年前，我作为巴西的一名高中交流学生，我爱上了这个国家及其人民。因此，当2014年有报道称，一个巴西地区有小头畸形的婴儿（异常小的头部造成了不可逆转的损害），该地区链接并归因于Zika病毒，我密切关注。但是这个故事并没有加起来。为什么南美特有的寨卡病只会在一个地区造成先天缺陷？这个问题一直困扰着我，几周前，我转向了大型语言模型（LLM）进行调查。与其他LLM相比，我选择了Grok的护栏相对较少。正如我所期望的那样，它最初与公共材料和语言频率塑造的官方叙述相呼应。但是，经过几个小时提出非常具体的问题并仔细研究了不一致之后，我们发现了一系列事件，概述了一个潜在的解释，这确实是有道理的：里约奥运会的
来自“神经推理和数学发现 - 跨学科的双向街道”研讨会的图像。在这一系列文章中，我们将在第39届年度AAAI人工智能会议（AAAI 2025）举行的一些讲习班中发布一些关键要点。在第三篇综述文章中，我们从[…]
Cost-effective AI image generation with PixArt-Σ inference on AWS Trainium and AWS Inferentia
这篇文章是我们将在Trainium和推断供电的实例上运行多个扩散变压器的系列中的第一篇文章。在这篇文章中，我们展示了如何将Pixart-Sigma部署到训练和推断供电的实例中。
Cost-effective AI image generation with PixArt-Sigma inference on AWS Trainium and AWS Inferentia
这篇文章是我们将在Trainium和推断供电的实例上运行多个扩散变压器的系列中的第一篇文章。在这篇文章中，我们展示了如何将Pixart-Sigma部署到训练和推断供电的实例中。
Dream 7B: How Diffusion-Based Reasoning Models Are Reshaping AI
人工智能（AI）已经显着发展，超越了基本任务，例如生成文本和图像到可以推理，计划和做出决定的系统。随着人工智能的不断发展，对可以处理更复杂，细微差别的任务的模型的需求已不断发展。 GPT-4和Llama等传统模型已成为主要里程碑，但是[…] Dream 7b：基于扩散的推理模型如何重塑AI是如何首先出现在Unite.ai上的。
DeepSeek-Prover-V2: Bridging the Gap Between Informal and Formal Mathematical Reasoning
虽然DeepSeek-R1在非正式推理方面具有显着提高AI的能力，但正式的数学推理对于AI来说仍然是一项艰巨的任务。这主要是因为产生可验证的数学证明需要深入的概念理解和构建精确的逐步逻辑论证的能力。然而，最近，deepseek-ai的研究人员[…] deepseek-prover-v2：弥合非正式和正式数学推理之间的差距，首先出现在unite.ai上。
Wisdomai是企业AI的一支新部队，已正式从隐身出现，并以2300万美元的资金出现，由Madrona，GTM Capital和Anthology Fund并驾齐驱。 Wisdomai旨在克服旧版商业智能工具的局限性，引入了首创的代理数据见解平台，该系统使组织能够获得积极主动的，上下文，[…] Wisddomai在2300万美元上发行的2300万发行，以使用unite.ai首先出现在Unite.ai上，以2300万发行，以改造商业智能的商业智能。
