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。
Analyzing Dialectical Biases in LLMs for Knowledge and Reasoning Benchmarks
大型语言模型 (LLM) 在现代自然语言处理中无处不在。然而，之前的研究表明，代表性不足的英语方言的法学硕士成绩有所下降。我们分析了将“标准”美式英语问题典型化为非“标准”方言变体对多项选择题回答任务的影响，发现准确率降低了 20%。此外，我们还调查了非“标准”英语问题中表现不佳的语法基础。我们发现各个语法规则对性能有不同的影响，但有些更……
Top LLM Inference Providers Compared - GPT-OSS-120B
比较顶级 GPT‑OSS‑120B 推理提供商的吞吐量、延迟和成本。了解 Clarifai、Vertex AI、Azure、AWS 等如何处理推理繁重的工作负载和实际应用程序。
检测大型分布式系统中的异常存在一些挑战。第一个挑战来自需要处理的数据量。在高吞吐量环境中标记异常需要仔细考虑算法和系统设计。第二个挑战来自在生产中利用此类系统的时间序列数据集的异质性。在实践中，异常检测系统很少针对单个用例部署。通常，需要监控多个指标，通常跨多个领域（例如工程、业务和……
Best GPUs for GPT-OSS Models (2025) | Clarifai Reasoning Engine
使用 Agno 和 GPT-OSS-120B 构建 AI 代理，从网络搜索到多代理系统
Think Smaller: The Counterintuitive Path to AI Adoption
以下文章最初发表在 Gradient Flow 上，经作者许可在此处转发。我们正经历人工智能发展的一个特殊时刻。一方面，演示非常壮观：智能体可以轻松地进行推理和计划，模型可以根据文本提示创作原创歌曲，以及研究工具可以生成 [...]
Deduction, Induction, Abduction in Science and Economics
在科学和经济学中，人们可以认为基本上存在三种可用的推理： (1) 演绎前提 1：所有芝加哥经济学家都相信理性预期假说 (REH)。前提 2：罗伯特·卢卡斯是一位芝加哥经济学家。结论：罗伯特·卢卡斯相信 REH。这里我们有一个逻辑上有效的演绎的例子 […]
ChatGPT Should Make Retailers Nervous
零售公司面临失去在线购物体验控制的风险作者：《华尔街日报》的 Jinjoo Lee。摘录：“ChatGPT 的即时结账功能让购物者可以不再询问“给我找一款 300 美元以下的最轻婴儿车”之类的问题，直接浏览，然后在不离开聊天室的情况下继续结账。OpenAI 表示，商家在完成购买后会支付少量费用。OpenAI 表示，ChatGPT 查询得出的产品结果将是“自然且无赞助的”。零售商的推理非常简单：如果人们要向聊天机器人寻求购物推荐，它只会TD Cowen 分析师奥利弗·陈 (Oliver Chen) 指出，“您希望最接近发现地点。”“今年早些时候，Adobe 进行的调查显示，大约 38% 的美国消
Balancing Cost, Power, and AI Performance
下次您使用 ChatGPT 或 Perplexity 等工具时，请停止并计算为满足您的请求而生成的总单词数。每个单词都来自一个称为推理的过程，这是人工智能系统的创收机制，其中生成的每个单词都可以使用基本的金融和经济商业原理进行分析。执行此操作的目标 [...]
