悬疑推理
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OpenAI 提升o3多模态模型推理实力，微美全息（WIMI.US）加速引领产业新变革征程
OpenAI推出突破性的o3推理模型，首次实现图像直接融入推理过程，在多模态基准测试V* Bench上准确率达95.7%。DeepSeek完成R1模型升级，上下文窗口从12K扩展至23K，幻觉率降低45%-50%。行业呈现开源趋势，DeepSeek开源策略促使多家企业跟进，OpenAI也考虑开源。微美全息加速布局多模态大模型，计划提供实时多模态AI体验。专家指出AI发展重心正从大模型向智能体演进，开源技术显著降低训练门槛，提升泛化能力，为多模态智能探索开辟新路径。企业需紧跟趋势把握机遇，在大模型驱动的新时代找准定位。
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6个AI大模型大战2025年高考数学新一卷：数学题推理能力均显著提升
近日，随着高考的圆满结束，一场别开生面的“数学擂台赛”在各大AI大模型间悄然展开。多家知名科技公司的大模型被邀请参与2025年数学新课标Ⅰ卷中的14道客观题测试，以此检验它们在逻辑推理和数学能力上的实力。此次测试题目包含8道单选题、3道多选题以及3道填空题，满分设定为73分，且测试过程严格遵循高考判分原则，确保结果的公正性与准确性。 测试成绩揭晓�
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苹果炮轰AI推理模型：全是假思考！所谓思考只是一种假象
有人总结到：苹果刚刚当了一回马库斯，否定了所有大模型的推理能力。 苹果团队认为，现有评估主要集中在既定的数学和编码基准上，看模型最终答案是否正确，但可能存在模型训练时见过类似题目。 并且，这些评估大都缺乏对思考过程质量”的分析，比如中间步骤是否逻辑一致、是否绕弯路等。 为了更客观测试推理模型的推理能力，他们设计了4类谜题环境：汉诺塔、�
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DeepSeek更新R1推理AI模型，已发布Hugging Face
更新后的 R1 拥有 6850 亿个参数，体量庞大。由于模型规模极大，普通消费者级别的硬件很可能无法直接运行。
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荐 华为：让DeepSeek的“专家们”动起来，推理延迟降10%！
要问最近哪个模型最火，混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）绝对是榜上提名的那一个。 它的巧妙之处，就在于把不同的任务分配给擅长处理的专家网络，让整个系统性能得以提升。 但你知道吗? 正是这个关键的专家网络，也是严重影响系统推理性能的因素之一。 因为在大量任务来临之际（尤其是超大规模时），MoE并不是以“雨露均沾”的方式去分配——专家网络们的负�
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联想发布端侧AI新技术 PC本地推理能力媲美 OpenAI-mini
联想在Tech World大会上展示了其最新AI创新成果"联想推理加速引擎"。该引擎由联想联合清华大学、无问芯穹共同研发，专为高效AI PC设计，通过并行解码、算子融合优化及异构计算技术，显著提升本地推理速度并降低功耗。现场演示显示，搭载该引擎的AI PC解答高考数学题仅需13秒，性能媲美云端大模型但成本更低。联想CEO杨元庆表示，下一代AI PC将让用户体验到强大的本地推理能力。该技术通过软硬件协同优化，实现了推理速度提升、内存占用减少和能耗降低的显著效果。
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荐 深夜突袭，DeepSeek-Prover-V2加冕数学王者！671B数学推理逆天狂飙
DeepSeek发布数学推理模型DeepSeek-Prover-V2，包含7B和671B两个参数版本。该模型采用"递归+强化学习"训练方法，在MiniF2F测试集上达到88.9%通过率，解决了PutnamBench中的49道题目。关键技术包括：1) 使用DeepSeek-V3分解复杂定理生成子目标；2) GRPO算法从多个候选方案中自动学习最优解；3) 通过思维链整合非形式化推理与形式化证明。模型在AIME竞赛题和教科书题目上也表现优异，7B小模型意外在部分问题上超越大模型。论文指出该方法为通向AGI提供了正确路径，未来将扩展至IMO级别数学难题。
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荐 AI日报：小米首个推理大模型开源Xiaomi MiMo；快手上线AI笔记工具“喵记多”；腾讯拆分AI团队
本文汇总了AI领域最新动态：1)小米开源70亿参数大模型Xiaomi MiMo，在数学推理和代码竞赛中超越OpenAI和阿里模型；2)快手推出AI笔记工具"喵记多"，简化笔记管理；3)Luma AI发布电影级镜头控制API，降低视频生成门槛；4)腾讯重组AI团队，加大语言模型研发投入；5)Anthropic为Claude引入新语音"Glassy"；6)谷歌NotebookLM新增50+语言音频概述功能；7)xAI将发布Grok3.5模型；8)Meta推出独立AI助手应用挑战ChatGPT；9)OpenAI紧急修复GPT-4o"谄媚"问题；10)Mac本地AI助手Simular升级隐私保护；11)CameraBench项目帮助AI理解镜头运动；12)谷歌推出个性化语言学习AI工具。
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荐 不要思考过程，推理模型能力能够更强
UC伯克利和艾伦实验室的最新研究表明，推理模型无需依赖冗长的思考过程也能有效工作。研究人员提出的"无思考(NoThinking)"方法通过简单提示直接生成解决方案，跳过了传统推理模型中的显性思考步骤。实验证明，在低资源(低token数量、少模型参数)或低延迟情况下，NoThinking方法的表现优于传统思考方式，能减少token使用量并提高推理速度。该方法在数学问题解决、编程和形式定理证明等任务中表现优异，尤其在资源受限时优势更明显。研究还发现，结合并行计算扩展后，NoThinking能进一步提升性能，在保持准确性的同时显著降低延迟和计算成本。这一发现挑战了"推理模型必须依赖详细思考过程"的传统认知。
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荐 国产六大推理模型激战OpenAI？
2025年春节前夕，DeepSeek-R1模型发布，标志着中国AI进入推理模型新时代。文章梳理了国产大模型发展历程：从2022年ChatGPT引发国内追赶OpenAI热潮，到2023年"百模大战"，再到2024年"AI六小虎"格局形成。重点分析了六大国产推理模型（DeepSeek、百度、阿里、科大讯飞、字节、腾讯）的技术特点与市场表现，指出国产模型在性能上已接近GPT-4水平。特别强调科大讯飞星火X1凭借全国产化技术路线获得政企青睐，以及DeepSeek-R1以560万美元超低成本实现高性能的突破。文章还探讨了英伟达芯片断供危机下，国产全栈技术路径的重要性，认为自主可控将成为对抗国际不确定性的关键。最后指出，随着推理模型成为竞争焦点，国产大模型正从技术追随转向自主创新阶段。
