推理
前苹果工程师公司ElastixAI筹集 1600 万美元，专注优化大语言模型的推理技术
最近，在美国西雅图成立了一家新创公司 ElastixAI，该公司由几位资深工程师创立，旨在解决大型语言模型部署过程中的成本和复杂性问题。 ElastixAI 专注于开发一种 AI 推理平台，旨在优化大型语言模型的运行方式。 该公司在刚成立几个月内，成功融资1600万美元，由位于贝尔维尤的风险投资公司 FUSE 领投。
5/15/2025 12:00:54 PM
AI在线
看图猜位置不输o3！字节发布Seed1.5-VL多模态推理模型，在60个主流基准测试中拿下38项第一
在60个主流基准测试中拿下38项第一！ 字节发布轻量级多模态推理模型Seed1.5-VL，仅用532M视觉编码器 200亿活跃参数就能与一众规模更大的顶尖模型掰手腕，还是能带图深度思考的那种。 相关技术报告也第一时间公开了。
5/15/2025 8:30:00 AM
仅20B参数！字节推出Seed1.5-VL多模态模型，实现38项SOTA
在上海举办的火山引擎 FORCE LINK AI 创新巡展上，字节跳动正式发布了最新的视觉 - 语言多模态模型 ——Seed1.5-VL。 该模型凭借其出色的通用多模态理解和推理能力，成为此次活动的焦点，吸引了众多业界专家和开发者的关注。 Seed1.5-VL 的显著特点是其增强的多模态理解与推理能力。
5/14/2025 3:00:52 PM
AI在线
字节跳动发布新一代多模态大模型，挑战谷歌 Gemini 2.5 Pro
在人工智能领域竞争日益激烈的今天，字节跳动的 Seed 团队于5月13日正式发布了其最新的多模态大模型 Seed1.5-VL，旨在为智能体技术的进步铺平道路。 该模型经过超过3万亿 tokens 的多模态数据预训练，不仅具备强大的通用多模态理解和推理能力，还显著降低了推理成本。 与谷歌近期推出的 Gemini2.5Pro 相比，Seed1.5-VL 在性能上表现不相上下。
5/14/2025 12:00:52 PM
AI在线
推理模型越来越强，大模型微调还有必要吗？
最近笔者在将大模型服务应用于实际业务系统时，首先一般习惯性用一些闭源api服务，花上几块钱快速测试下流程，然后在去分析下大模型效果。 如果通过几次调整Prompt或者超参数还是出现的bad cases比较多（比如输出结果的结构化有问题，输出结果不理想，在某些专业领域不同模型结果表现不一并且效果比较差），这个时候需要考虑下通过微调的方式来训练大模型。 现在的大模型推理能力越来越厉害，人们开始怀疑：我们还需要花时间和资源去微调大模型吗？
5/13/2025 5:11:00 AM
ChallengeHub
强迫模型自我争论，递归思考版CoT热度飙升！网友：这不就是大多数推理模型的套路吗？
CoT（Chain-of-thought）大家都很熟悉了，通过模仿「人类解题思路」，进而大幅提升语言模型的推理能力。 这几天，一个名为 CoRT（Chain-of-Recursive-Thoughts）的概念火了！ 从名称上来看，它在 CoT 中加入了「递归思考」这一步骤。
5/12/2025 2:24:07 PM
UGMathBench动态基准测试数据集发布 可评估语言模型数学推理能力
近日，魔搭ModelScope社区宣布发布一项名为UGMathBench的动态基准测试数据集，旨在全面评估语言模型在本科数学广泛科目中的数学推理能力。 这一数据集的问世，填补了当前在本科数学领域评估语言模型推理能力的空白，并为研究者提供了更为丰富和具有挑战性的测试平台。 随着人工智能技术的飞速发展，自然语言模型在自动翻译、智能客服、医疗、金融等多个领域展现出巨大潜力。
5/10/2025 11:00:51 AM
AI在线
英伟达开源新一代OCR代码推理 AI 模型，超越 OpenAIo3-Mini表现
英伟达在技术界引起广泛关注，正式发布了其最新的 Open Code Reasoning（OCR）模型套装。 这一模型的推出，不仅展示了英伟达在人工智能领域的创新能力，也为开发者提供了强有力的工具，助力他们在代码推理和生成任务中取得更好的成绩。 ** 模型参数与架构:多样化选择 **英伟达的 OCR 模型套装共包含三种不同参数规模，分别为32B、14B 和7B。
5/9/2025 4:00:51 PM
AI在线
英伟达新开源模型 Llama-Nemotron 震撼发布，推理性能超越 DeepSeek-R1
近日，英伟达正式推出了其最新开源模型系列 ——Llama-Nemotron，该系列模型不仅在推能力上超越了 DeepSeek-R1，更是在内存效率和吞吐量上实现了显著提升。 根据最新发布的技术报告，Llama-Nemotron 的训练过程与众不同，采用了合成数据监督微调与强化学习的方法，以全方位提升模型的推理能力。 Llama-Nemotron 系列模型包括 LN-Nano8B、LN-Super49B 和 LN-Ultra253B。
5/7/2025 10:01:04 AM
AI在线
月之暗面 Kimi 长思考模型 API 正式发布
月之暗面科技有限公司宣布正式发布其最新的长思考模型API——kimi-thinking-preview。 这一模型具备多模态推理能力和通用推理能力，擅长深度推理，能够帮助用户解决复杂的代码问题、数学难题和工作中的挑战。 kimi-thinking-preview模型是目前最新的k系列思考模型，用户可以通过简单的API调用轻松使用。
5/6/2025 6:00:51 PM
AI在线
用多模态LLM超越YOLOv3！强化学习突破多模态感知极限｜开源
超越YOLOv3、Faster-RCNN，首个在COCO2017 val set上突破30AP的纯多模态开源LLM来啦！ 华中科技大学、北京邮电大学等多所高校研究团队共同推出的Perception-R1（PR1），在视觉推理中最基础的感知层面，探究rule-based RL能给模型感知pattern带来的增益。 PR1重点关注当下主流的纯视觉（计数，通用目标检测）以及视觉语言（grounding，OCR）任务，实验结果展现出在模型感知策略上的巨大潜力。
5/6/2025 8:40:00 AM
量子位
微软发布 Phi-4 系列小语言 AI 推理模型，AIME 2025 跑分超满血版 Deepseek R1
微软昨日（4 月 30 日）发布 Phi-4-reasoning 系列推理模型，通过监督微调 Phi-4，并利用 o3-mini 生成的高质量“可教导”提示数据集训练，专为复杂推理任务设计。
5/1/2025 3:07:20 PM
故渊
数学推理新标杆！DeepSeek-Prover-V2 实现数学证明的飞跃
在人工智能领域，最近一项重磅技术发布引发广泛关注 ——DeepSeek-Prover-V2。 这一模型不仅在推理性能上取得了显著提升，还被誉为通向人工通用智能（AGI）的关键一步。 DeepSeek-Prover-V2在推理能力和训练效率上都进行了革命性的创新，给数学推理研究带来了新的希望。
5/1/2025 10:00:51 AM
AI在线
中国开源大模型新成员：小米推理大模型首秀！
编辑 | 云昭进入2025以来，中国大模型的开源力量一骑绝尘，甚至盖过了Llama的势头。 今天，中国开源大模型，迎来新成员！ 4月30日，赶在五一前，一条“为Reasoning而生”的Xiaomi Mimo开源模型的发布消息不胫而走，发布渠道是小米6天前新注册的公众号Xiaomi Mimo。
4/30/2025 4:48:07 PM
云昭
70亿参数干翻320亿？小米扔出“核弹级”AI MiMo 你的“破电脑”也能跑赢奥数题和复杂代码！
小米正式在Hugging Face平台发布其首个专为推理（Reasoning）设计的开源大模型——MiMo-7B。 据AIbase了解，MiMo-7B通过从预训练到后训练的强化学习(RL)优化，展现了在数学、代码和通用推理任务上的卓越性能，超越了多个32亿参数以上的基线模型。 社交平台上的热烈讨论凸显了其对AI社区的深远影响，相关细节已通过Hugging Face(huggingface.co/xiaomi/MiMo-7B)与小米官网(xiaomi.com)公开。
4/30/2025 2:00:40 PM
AI在线
小米首个推理大模型开源Xiaomi MiMo，70 亿参数
全球知名科技公司小米正式发布其首个针对推理（Reasoning）而生的大型开源模型 ——Xiaomi MiMo。 该模型旨在解决当前预训练模型在推理能力上的瓶颈，探索如何更有效地激发模型的推理潜能。 MiMo 的推出标志着小米在人工智能领域的一次重要尝试，尤其是在数学推理和代码竞赛方面，表现出色。
4/30/2025 2:00:40 PM
AI在线
小米首个推理大模型Xiaomi MiMo开源
2025年4月30日，小米公司宣布开源其首个为推理（Reasoning）而生的大模型「Xiaomi MiMo」。 这一模型的发布标志着小米在人工智能领域迈出了重要的一步，特别是在推理能力的提升上取得了显著进展。 「Xiaomi MiMo」的诞生旨在探索如何激发模型的推理潜能，特别是在预训练增长见瓶颈的情况下。
4/30/2025 10:00:55 AM
AI在线
ICLR 2025｜首个动态视觉-文本稀疏化框架来了，计算开销直降50%-75%
本文由华东师范大学和小红书联合完成，共同第一作者是华东师范大学在读硕士、小红书 NLP 团队实习生黄文轩和翟子杰，通讯作者是小红书 NLP 团队负责人曹绍升，以及华东师范大学林绍辉研究员。 多模态大模型（MLLMs）在视觉理解与推理等领域取得了显著成就。 然而，随着解码（decoding）阶段不断生成新的 token，推理过程的计算复杂度和 GPU 显存占用逐渐增加，这导致了多模态大模型推理效率的降低。
4/30/2025 9:00:00 AM
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