InftyThink:浙大联合北大打造的无限深度推理范式,突破大模型长推理瓶颈
浙江大学和北京大学联合推出InftyThink模型,通过分段迭代推理和中间总结突破传统长推理任务限制,显著降低计算复杂度并保持推理准确性和效率。
浙江大学和北京大学联合推出InftyThink模型,通过分段迭代推理和中间总结突破传统长推理任务限制,显著降低计算复杂度并保持推理准确性和效率。
近年来多模态大模型在理解和复杂推理任务中取得进展,但其对高分辨率图像(如地铁图)的理解能力仍存争议。为此,西湖大学、新加坡国立大学等团队提出ReasonMap评测基准,聚焦于高分辨率交通图的多模态推理,发现当前开源模型存在性能瓶颈,并指出强化学习后训练模型在某些维度上优于现有模型。
2025年5月26日,Datawhale与字节跳动扣子空间联合主办‘AI+X高校行’首场活动在北大启动,聚焦Agent技术普及,覆盖百所高校,提供从理论到实践的学习体验。
浙江大学和哈佛大学的研究团队推出了In-Context Edit(ICEdit),一款基于指令的图像编辑框架,仅需极少的文本指令即可实现精准的图像修改。
浙江大学与内华达大学里诺分校提出MICAS,一种专为3D点云上下文学习设计的多粒度自适应采样机制,显著提升ICL在去噪、分割、重建和配准等任务中的性能。
文章介绍了InfiGUI-R1,一个基于Actor2Reasoner框架训练的GUI智能体。该模型旨在提升AI在多步骤操作任务中的能力和可靠性,并能像人类一样先思考后行动。通过推理注入和深思熟虑增强两阶段训练方法,30亿参数的InfiGUI-R1-3B模型在多个基准测试中表现出色。