
LLM「想太多」有救了!高效推理让大模型思考过程更精简
LLM「想太多」有救了!高效推理让大模型思考过程更精简大模型虽然推理能力增强,却常常「想太多」,回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念,探究了如何帮助LLM告别「过度思考」,提升推理效率。
大模型虽然推理能力增强,却常常「想太多」,回答简单问题也冗长复杂。Rice大学的华人研究者提出高效推理概念,探究了如何帮助LLM告别「过度思考」,提升推理效率。
AI不过周末,硅谷也是如此。大周日的,Llama家族上新,一群LIama 4就这么突然发布了。这是Meta首个基于MoE架构模型系列,目前共有三个款:Llama 4 Scout、Llama 4 Maverick、Llama 4 Behemoth。
最近,像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型(Large Reasoning Models,LRMs)通过加长「思考链」(Chain-of-Thought,CoT)在推理任务上表现惊艳。
AI 可能「借鉴」了什么参考内容,但压根不提。
Attention 还在卷自己。
随着视频内容的重要性日益提升,如何处理理解长视频成为多模态大模型面临的关键挑战。长视频理解能力,对于智慧安防、智能体的长期记忆以及多模态深度思考能力有着重要价值。
原本说好2月底就上的Midjourney V7,今天终于来了!生图模型卷到现在,不论是国内还是国外产品都有太多优秀模型,用户的选择可以更加多元化,即使如此,我们依然期待Midjourney独特的审美、卓越的质感、和有更多可能的上限,仍然能带给我们期待和惊喜。(叠甲:没有说其他模型不好的意思,大家都在进步都在变强!)
当大多数AI Agent仍在挣扎于结构化推理能力不足的困境时,本文带来了一个来自认知科学领域的突破性解决方案。
专门解决电信行业用户行为建模的难题。
简单的任务,传统的Transformer却错误率极高。Meta FAIR团队重磅推出多token注意力机制(MTA),精准捕捉复杂信息,带来模型性能飞升!