让LLM不再话痨,快手HiPO框架来了
让LLM不再话痨,快手HiPO框架来了当用户向大语言模型提出一个简单问题,比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P?」,它却正襟危坐,开始生成一段冗长的推理链:
当用户向大语言模型提出一个简单问题,比如「单词 HiPPO 里有几个字母 P?」,它却正襟危坐,开始生成一段冗长的推理链:
从豆包的「产品卡」里,可以窥见大模型对产品销售的新链路已经展开。
传统智能体系统难以兼顾稳定性和学习能力,斯坦福等学者提出AgentFlow框架,通过模块化和实时强化学习,在推理中持续优化策略,并使小规模模型在多项任务中超越GPT-4o,为AI发展开辟新思路。
据《智能涌现》获悉,极佳视界近日完成新一轮亿元级A1轮融资,本轮融资由华为哈勃、华控基金联合投资。此前8月底,极佳视界宣布完成Pre-A&Pre-A+连续两轮数亿元融资。2个月3轮融资,体现了资本市场对极佳视界团队实力、技术路线和业务推进的认可,也折射出投资方对“物理世界通用智能”(物理AI)关键转折点的判断。
寒武纪成立的初衷是为「人工智能的大爆发」提供底层算力支持,不仅要硬件算力强大,更要软件通用、易用。寒武纪基础软件平台Cambricon NeuWare,让用户与开发者能够跨越不同的寒武纪硬件和应用场景,降低上手难度,提升开发效率,快速迁移与部署AI应用。
在人工智能领域,推理语言模型(RLM)虽然在数学与编程任务中已展现出色性能,但在像医学这样高度依赖专业知识的场景中,一个亟待回答的问题是:复杂的多步推理会帮助模型提升医学问答能力吗?要回答这个问题,需要构建足够高质量的医学推理数据,当前医学推理数据的构建存在以下挑战:
旧金山的超级独角兽,Brex,一家金融科技公司,做 Startup 内部的商业信用卡和现金管理平台。他们在公司内部运营的 AI 化上,非常非常激进,几乎完全实现了流程自动化。
2025 年被广泛视为 AI 走向深度应用的关键元年,在这一年里,以多模态生成、Agent 为代表的 AI 技术不断探索更多样、更高效、更贴合用户需求的应用形态。其中重要性愈加凸显的一点是:AI 正在走向产业级价值的系统性兑现。
当你发现自己刷到的视频、帖子是「AI制造」时,当身边的人用一种「AI腔调」和你说话时,你是不是想要迅速滑走,或者直接拉黑?加州大学伯克利分校等机构的权威研究证实,AI正在改变我们的说话、写作等交流方式,让我们的交际「塑料感」十足。
多模态大模型(MLLM)在自然图像上已取得显著进展,但当问题落在图表、几何草图、科研绘图等结构化图像上时,细小的感知误差会迅速放大为推理偏差。