Realizing value with AI inference at scale and in production
训练人工智能模型来预测设备故障是一项工程成就。但直到预测与行动相结合——模型成功标记出故障机器的那一刻——真正的业务转型才会发生。一个技术里程碑存在于概念验证平台中；另一个对利润做出了有意义的贡献。克雷格·帕特里奇 (Craig Partridge)，Digital Next 全球高级总监……
Gemini 3: Google LLC’s Big Bet On Coding, Reasoning and the Future of AI
谷歌刚刚发布了其最新的基本模型，是的 - 这是一个很棒的模型。该公司声称 Gemini 3 是迄今为止“最智能的模型”，它可以进行深度推理、多模式交互，甚至复杂的编码工作流程。一整天，从你作为一名开发人员醒来，直到你带着电子邮件（或业余项目代码）入睡，它都应该在 Gemini 3 中。谷歌表示，Gemini 应用程序的月用户数量已超过 6.5 亿，大约有 1300 万软件开发人员正在积极使用其模型。这是基准数据所承诺的那种令人瞩目的结果。基于 [...]
配合本周召开的 Microsoft Ignite 大会，NVIDIA 正在扩大与 Microsoft 的合作，包括为由 NVIDIA Blackwell 平台提供支持的全新 Microsoft Fairwater AI 超级工厂采用下一代 NVIDIA Spectrum-X 以太网交换机。此次合作带来了跨 Microsoft 365 Copilot 的新集成，以及阅读文章的公共预览
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。
Google’s new Gemini 3 “vibe-codes” responses and comes with its own agent
Google 今天推出了 Gemini 3，这是对其旗舰多式联运模型的重大升级。该公司表示，新模型的推理能力更强，具有更流畅的多模式功能（跨语音、文本或图像工作的能力），并且将像代理一样工作。之前的型号 Gemini 2.5 支持多模式输入。用户可以喂它...
