推理延展到真实物理世界,英伟达Cosmos-Reason1:8B具身推理表现超过OpenAI ο1
推理延展到真实物理世界,英伟达Cosmos-Reason1:8B具身推理表现超过OpenAI ο1在基于物理世界的真实场景进行视觉问答时,有可能出现参考选项中没有最佳答案的情况,比如以下例子:
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在基于物理世界的真实场景进行视觉问答时,有可能出现参考选项中没有最佳答案的情况,比如以下例子:
如果你让当今的 LLM 给你生成一个创意时钟设计,使用提示词「a creative time display」,它可能会给出这样的结果:
如果你已经读过我们上一篇经典长文《DeepSearch/DeepResearch 的设计与实现》,那么不妨再深挖一些能大幅提升回答质量的细节。这次,我们将重点关注两个细节:
简单来说,它改变了 MCP 的数据传输方式,比如说,以前你在跟一个人用MCP的传输人方式打电话需要一直保持在线(SSE需要长连接),新的方式你可以随时发消息等回复(普通的HTTP请求,可以流式传输)。
在全球AI技术加速重构产业格局的浪潮中,AI for Science(AI4S)赛道明星企业深度原理 Deep Principle 近日正式宣布完成亿元级Pre-A轮战略融资,本轮投资方包括联想创投、联想之星、锦秋基金、BV百度风投、启高资本,公司股东高瓴创投与线性资本持续追加投资,明德资本担任独家财务顾问。
随着 DeepSeek-R1 的流行与 AI4Math 研究的深入,大模型在辅助形式化证明写作方面的需求日益增长。作为数学推理最直接的应用场景,形式化推理与验证(formal reasoning and verification),也获得持续关注。
我们陆续知道她已经加入了一家AI创业公司,带起了自己的小团队,但业务方向还在摸索。去年12月,我们看到她开始在朋友圈和出海社群中做“200个想赚钱的美国大学生”的需求征集,2个月后这个需求调研落地为一个完整的素人种草平台XcreateAI。
回顾 AGI 的爆发,从最初的 pre-training (model/data) scaling,到 post-training (SFT/RLHF) scaling,再到 reasoning (RL) scaling,找到正确的 scaling 维度始终是问题的本质。
在 R1 推理模型大火之后,全民接力集成 DeepSeek,有硅基流动这样的大模型云服务平台、有腾讯元宝这样的 Chatbot,甚至微信这样的顶流。但是,AI 图片类产品却鲜少有接入 DeepSeek R1 的新闻,而从 DeepSeek-R1 发布到 Krea 宣布上线新功能仅仅 10 天,这个反应应该是图像产品中最快的。
DeepSeek R1 催化了 reasoning model 的竞争:在过去的一个月里,头部 AI labs 已经发布了三个 SOTA reasoning models:OpenAI 的 o3-mini 和deep research, xAI 的 Grok 3 和 Anthropic 的 Claude 3.7 Sonnet。