卡内基梅隆大学发布了他们的一项最新研究，他们对20多个开源推理模型进行了后训练，涵盖数学推理、科学问答、代码生成、指令遵循等多个维度，最终发现，数学能力优异的模型，在其他任务上表现平平，甚至还不如未加强…详细

大模型强化学习论文解读

微软全新推出的研究助手( Researcher)与分析助手(Analyst )，让多步骤调研和深度数据分析变得像对话一样简单。无论是关键商业谈判，还是从海量数据中发现规律，这两款专为工作场景设计的推理助手，助你分钟级解锁专业…详细

微软智能体

企业亟需部署PQC 就绪策略，以保障资产安全、维护客户信任并满足合规性要求。…详细

西部数据推出Apple独家限定配色的极客(TM) G-DRIVE(TM) ArmorATD(TM)外置硬盘（1TB）…详细

Skywork AI推出的第二代多模态推理模型R1V2，通过创新的混合强化学习方法，成功解决了AI"慢思考"策略在视觉推理中的挑战。该模型在保持强大推理能力的同时有效控制视觉幻觉，在多项权威测试中超越同类开源模型，某些…详细

多模态推理混合强化学习视觉推理优化

这项由北京大学等多所高校联合完成的研究，首次对OpenAI GPT-4o的图像生成能力进行了全面评估。研究团队设计了名为GPT-ImgEval的综合测试体系，从文本转图像、图像编辑和知识驱动创作三个维度评估GPT-4o，发现其在所…详细

人工智能图像生成技术评估

新加坡国立大学团队突破音视频同步生成技术难题，开发出JavisDiT系统，能像专业导演一样确保声画完美同步。该系统采用创新的双向交叉注意力机制和分层时空先验估计器，在包含10,140个复杂场景样本的JavisBench数据集…详细

音视频同步生成扩散变换器时空先验估计

谷歌研究院推出了名为REFVNLI的创新AI图像评估系统，专门解决主体驱动图像生成的质量评判难题。该系统能同时评估生成图像的文本对齐和主体保持两个关键维度，在多个基准测试中超越现有方法，特别是在物体识别方面领先…详细

主体驱动图像生成多模态评估系统AI图像质量评估

Meta推出首个专门针对推理任务的智能检索系统ReasonIR-8B，突破传统关键词匹配局限，能真正理解复杂问题并找到有助解决问题的信息。该系统通过创新的ReasonIR-Synthesizer训练方法，在推理密集型检索任务上创下新纪录…详细

人工智能信息检索推理训练

南加州大学团队开发出革命性的"Tina"AI模型，仅用9美元训练成本就能达到与昂贵大型模型相媲美的数学推理能力。通过LoRA技术和15亿参数的精简设计，该研究将AI推理模型的训练成本降低了260倍，实现了真正的AI技术民主…详细

人工智能LoRA技术强化学习

本研究提出了Genius框架，这是首个完全无监督的大语言模型推理自训练方法。该框架通过前瞻性重采样策略让模型在推理时"深谋远虑"，并使用优势校准优化损失函数处理训练噪声。仅用25K无标注数据，Genius就将LLaMA3.1-…详细

人工智能无监督学习推理增强

DeepSeek团队联合清华大学开发了一种革命性的AI评判方法——自主原则批评调优（SPCT），该方法让AI在推理时"多动脑筋"，通过制定评判原则并进行多角度分析来提升评判准确性。研究发现，这种"慢思考"方式的效果竟然比…详细

人工智能奖励模型推理时间扩展

这是首个全面梳理AI深度思考技术的权威调研，由8所国际知名院校联合完成。研究建立了四维分析框架，系统阐述了让AI像人类一样慢慢思考的技术原理、实现方法、应用场景和评估标准，为这一革命性技术的发展与应用提供了…详细

测试时间扩展大语言模型人工智能推理

Meta公司FAIR实验室的研究团队提出了多令牌注意力机制，这是一种突破性的AI注意力计算方法。通过引入卷积操作，新机制让AI能够同时关注文本中的多个位置并协调整合信息，解决了传统注意力机制"一心一用"的根本局限。…详细

人工智能注意力机制大语言模型

斯坦福大学研究团队提出FramePack技术，通过几何级数压缩和反向采样策略，有效解决了AI视频生成中的遗忘-漂移矛盾问题。该方法实现了固定计算复杂度下的任意长度视频生成，在多项评估指标上表现优异，为AI视频生成领…详细

视频生成深度学习新型算法

采用如华邦电子具备授权与认证机制的安全闪存技术，可有效防御未经授权的访问和恶意攻击，从而保障数据的机密性、完整性和真实性…详细