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大模型推理新范式！清华&蚂蚁：用编程思维来思考，用自然语言来表达
2024 年 9 月，OpenAI 携 o1 模型吹响推理革命的号角，以惊人的思维链长度刷新认知边界。在这场技术革命中，中国力量迅速崛起：DeepSeek R1 以极低的训练成本成功复现 o1 性能，引发全球热议。然而，在振奋的结果背后，上述「灵魂拷问」似乎并没有得到解答
上海AI Lab最新推出Mixture-of-Memories：线性注意力也有稀疏记忆了
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北京大学彭宇新教授团队开源最新多轮交互式商品检索模型、数据集及评测基准
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生成与理解相互促进！华科字节提出Liquid，揭示统一多模态模型尺度规律！
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ICRA 2025｜清华x光轮：自驾世界模型生成和理解事故场景
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中国团队首次夺魁！无问芯穹FlightVGM获FPGA'25最佳论文，峰值算力超GPU，抹平21倍
国际可重构计算领域顶级会议 ——FPGA 2025 在落幕之时传来消息，今年的最佳论文颁发给了无问芯穹和上交、清华共同提出的视频生成大模型推理 IP 工作 FlightVGM，这是 FPGA 会议首次将该奖项授予完全由中国大陆科研团队主导的研究工作，同时也是亚太国家团队首次获此殊荣。 这项工作首次在 FPGA 上实现了视频生成模型（Video Generation Models, VGMs）的高效推理，也是该团队继去年在 FPGA 上加速大语言模型 FlightLLM（FPGA’24）后的最新系列工作。 与 NVIDIA 3090 GPU 相比，FlightVGM 在 AMD V80 FPGA 上实现了 1.30 倍的性能提升与 4.49 倍的能效提升（峰值算力差距超过 21 倍）。
将越狱问题转换为求解逻辑推理题：「滥用」推理能力让LLM实现自我越狱
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DeepSeek R1也会大脑过载？过度思考后性能下降，少琢磨让计算成本直降43％
原来，大型推理模型（Large Reasoning Model，LRM）像人一样，在「用脑过度」也会崩溃，进而行动能力下降。 近日，加州大学伯克利分校、UIUC、ETH Zurich、CMU 等机构的研究者观察到了这一现象，他们分析了 LRM 在执行智能体任务过程中存在的推理 - 行动困境，并着重强调了过度思考的危险。 论文标题：The Danger of Overthinking: Examining the Reasoning-Action Dilemma in Agentic Tasks论文链接：「单机模式」下，这些模型在实时互动的环境中仍是「思想上的巨人，行动中的矮子」。
大模型是否有自知之明？新研究发现LLM可以知晓自己的知识范围
对于人工智能，有一个话题总会时而冒出来：「AI 是否或能否具有自我意识」？ 对于这个问题，目前还没人能给出非常确切的答案，但近日 Chandar Research Lab 和 Mila - 魁北克人工智能研究所等机构的一项研究却揭开了这神秘问题的一角。 他们发现，大型语言模型（LLM）有自知之明，也就是说，只要规模够大，它们就能够知道自己对某个主题的了解程度。
ICLR 2025｜AI不语，只是一味根据人类意图推理3D空间定位
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MIT三人团队：用Transformer解决经验贝叶斯问题，比经典方法快100倍
Transformer 很成功，更一般而言，我们甚至可以将（仅编码器）Transformer 视为学习可交换数据的通用引擎。 由于大多数经典的统计学任务都是基于独立同分布（iid）采用假设构建的，因此很自然可以尝试将 Transformer 用于它们。 针对经典统计问题训练 Transformer 的好处有两个：可以得到更好的估计器；可以在一个有比 NLP 更加容易和更好理解的统计结构的领域中阐释 Transformer 的工作机制。
探索跳跃式思维链：DeepSeek创造力垫底，Qwen系列接近人类顶尖水平
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ICLR 2025｜浙大、千问发布预训练数据管理器DataMan，53页细节满满
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无编码器架构潜力或被低估，首个无编码器3D多模态LLM大模型来了
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MLSys’25 | 极低内存消耗：用SGD的内存成本实现AdamW的优化性能
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千帧长视频时代到来！MIT全新扩散算法让任意模型突破时长极限
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何恺明带队新作「分形生成模型」：逐像素建模高分辨率图像、效率提升4000倍
这才过几天，大神何恺明又放出一篇新论文！ 这次构建了一种全新的生成模型。 类似于数学中的分形，研究者推出了一种被称为分形生成模型（Fractal Generative Models）的自相似分形架构。
从零开始自主「起身站立」，上海AI Lab发布最新控制算法，机器人：起猛了
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