推理模型关键词检索结果

GPT-5在这里。现在是什么?

GPT-5 is here. Now what?

最后,OpenAI已发布GPT-5。新系统放弃了OpenAI的旗舰型号与其O系列推理模型之间的区别,自动将用户查询与快速的非季节模型或较慢的推理版本进行了区别。现在可以通过Chatgpt Web界面向所有人使用,尽管未付费用户可能需要等待…

来自OpenAI的GPT OSS模型现在可以在SageMaker Jumpstart

GPT OSS models from OpenAI are now available on SageMaker JumpStart

今天,我们很高兴地宣布,来自Amazon Sagemaker Jumpstart的OpenAI,Openai的Open AI开放式AI开放式GPT OSS模型,GPT-OSS-1220B和GPT-SOSS-20B。通过此发布,您现在可以部署Openai的最新推理模型来构建,实验和负责任地扩展您的生成AI想法。在这篇文章中,我们演示了如何在Sagemaker Jumpstart上开始这些模型。

河内颠倒了

Hanoi Turned Upside Down

theai Frontiersarticle(以下复制)建立在蒂姆·奥莱利(Tim O’Reilly)的先前的Asimov附录文章上,题为:“披露。我认为这个词并不意味着您认为这意味着它的含义。”我(伊兰)认为,首先要简要介绍蒂姆原始文章的部分内容很重要,以帮助回顾为什么我们(AI披露项目)对协议进行[…]在某种程度上是由苹果论文提示的关于大语言模型的局限性(“思考的幻想:通过问题复杂性的镜头了解推理模型的优势和局限性”),我花了一些时间与河内塔一起玩。这是我50年前我上大学时解决的问题,[…]

Sapient Intelligence的新AI体系结构提供的推理速度比LLMS

Ny AI-arkitektur från Sapient Intelligence ger 100 gånger snabbare resonemang än LLM:er

智慧智能开发了一种新的AI体系结构,称为层次推理模型(HRM),其实现的推理比传统的大型语言模型(LLM)快100倍。人力资源管理(HRM)模仿了人脑的推理和计划方式,这意味着它在同一级别上的性能,有时比在复杂的推理任务上的语言模型更好,即使它[…] Sapient Intelligence的新帖子AI阶段的新AI架构提供了比LLM更快的100倍:您的首次出现在AI新闻中。

Openai在著名的数学比赛中赢得了黄金 - 为什么这比您想象的重要

OpenAI wins gold at prestigious math competition - why that matters more than you think

公司的实验推理模型并未经过微调来解决数学问题,而是接受了一般问题解决方案的培训。

如何通过加强学习来微调小语言模型

How to Fine-Tune Small Language Models to Think with Reinforcement Learning

pytorch the Post中的训练GRPO推理模型的视觉游览和从抓斗指南如何微调小语言模型,以增强学习的方式首先出现在数据科学上。

最佳蒸汽夏季销售游戏2025:GTA 5,Baldur's Gate会被打折吗?日期,时间和主要游戏交易

Meet Trapit Bansal, Meta’s new AI superintelligence team hire - Is Meta poaching top talent from OpenAI?

Meta偷猎了Trapit Bansal,他是Openai的主要AI研究人员,他为早期的AI推理和强化学习工作做出了重大贡献。班萨尔(Bansal)搬到梅塔(Meta)的新AI超级智能团队强调了对AI人才的激烈竞争。该团队旨在开发下一代AI推理模型,与OpenAI和Google的竞争对手匹敌。

ai更频繁地幻觉,因为它变得越来越高 - 是否有任何方法可以阻止它发生,我们是否应该尝试?

AI hallucinates more frequently as it gets more advanced — is there any way to stop it from happening, and should we even try?

OpenAI最先进的推理模型比以往任何时候都更明智 - 但它比以前的模型更具幻觉。

回答相同问题时,高级AI模型的排放最多是更常见的LLM的50倍

Advanced AI models generate up to 50 times more CO₂ emissions than more common LLMs when answering the same questions

要求AI推理模型在代数或哲学等领域的问题导致二氧化碳排放量显着飙升。

minimax M1:具有一半计算功率的DeepSeek-R1的新挑战者

MiniMax M1: En ny utmanare till DeepSeek-R1 med hälften av beräkningskraften

上海的AI初创企业Minimax通过推出Minimax-M1进入了推理模型的市场,据称它比竞争对手DeepSeek-R1更有效。这不仅仅是另一个AI模型,它是试图证明您可以通过更少的资源来完成更多的工作。 Minimax是由技术巨头Tencent和[…] Minimax M1的支持的Minimax:DeepSeek-R1的新挑战者,其中一半的计算能力首先出现在AI新闻中。

在模态上部署裁判员VLLM服务器

Deploying the Magistral vLLM Server on Modal

Python初学者指南构建,部署和测试裁判推理模型。

OpenAi的O3-Pro在这里

OpenAI's o3-Pro Is Here

OpenAi刚刚发布了O3-Pro,这是其最有能力的推理模型。

为什么LLMS过度思考简单的难题,但放弃了硬性

Why LLMs Overthink Easy Puzzles but Give Up on Hard Ones

人工智能通过大型语言模型(LLM)及其高级同行,大型推理模型(LRMS),重新定义机器如何处理和生成类似人类的文本。这些模型可以写论文,回答问题,甚至解决数学问题。然而,尽管具有令人印象深刻的能力,但这些模型表现出了好奇的行为:它们经常夸大简单的问题,而[...]为什么llms llms过度思考轻松拼图但放弃了硬性问题,这首先出现在unite.ai上。

AI模型远离Agi级别的推理:Apple研究人员

AI Models Still Far From AGI-Level Reasoning: Apple Researchers

AI模型还远离Agi级推理:Martin Young通过Cointelegraph.com撰写的Apple研究人员,开发人工通用情报(AGI)的竞赛仍然很长一段路要走。最近对领先的AI大语言模型(LLM)(例如Openai的Chatgpt和Anthropic的Claude)的最新更新包括大型推理模型(LRMS),但是它们的基本能力,扩展性能和局限性“保持不足”,“仍然不足以理解”他们指出,当前的评估主要集中于既定的数学和编码基准,“强调最终答案的准确性”。但是,这种评估并不能提供对AI模型的推理能力的见解。这项研究与期望人工通用情报距离几年的期望形成鲜明对比。应用研究人员测试“思考” AI模型

AI幻觉越来越严重 - 他们在这里留下来

AI hallucinations are getting worse – and they're here to stay

AI排行榜表明,聊天机器人中使用的最新推理模型由于较高的幻觉率而产生的结果较低。专家说,问题大于

3出色的实用生成AI课程

3 Excellent Practical Generative AI Courses

学习建立AI代理,微调推理模型以及使用这些课程掌握实践AI技能。

在Openai的O3和O4 -Mini中:通过多模式推理和集成工具来解锁新的可能性

Inside OpenAI’s o3 and o4‑mini: Unlocking New Possibilities Through Multimodal Reasoning and Integrated Toolsets

2025年4月16日,OpenAI发布了其高级推理模型的升级版本。这些名为O3和O4-Mini的新模型分别对其前任O1和O3-Mini进行了改进。最新型号提供了增强的性能,新功能和更大的可访问性。本文探讨了O3和O4-Mini的主要好处,概述了它们的主要功能,以及[…] OpenAI的O3和O4-Mini内部的帖子:通过多模式推理和集成工具释放新的可能性,并首先出现在Unite.ai上。

介绍双子座2.5 Flash

Introducing Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash是我们的第一个完全混合推理模型,使开发人员能够打开或关闭思考。