QwenLong-CPRS是阿里巴巴千问文档团队开发的创新上下文压缩框架，专为解决大型语言模型处理长文本的效率和"迷失在中间"问题。该技术通过自然语言引导的动态优化、双向推理层、基于语言建模的标记评价和窗口并行推理四…详细

大型语言模型动态上下文优化长文本处理

这项研究介绍了MOOSE-Chem3，一种通过模拟实验反馈进行化学假设排序的创新方法。传统的预实验排序仅依靠大型语言模型的内部推理，而该研究提出的实验引导式排序方法则利用先前实验结果来优化决策。研究团队基于三个领…详细

人工智能化学研究实验模拟

FullFront是一项创新研究，首次全面评估多模态大语言模型在前端工程完整流程（从设计概念化到视觉理解再到代码实现）中的能力。研究通过精心设计的基准测试，包括网页设计、网页感知问答和网页代码生成三大核心任务，…详细

前端工程多模态大语言模型视觉感知

这项研究介绍了Time-R1，一个3B参数的语言模型，通过创新的三阶段强化学习训练方法，在时间推理能力上超越了参数量大200倍的模型。该框架依次建立了基础时间理解、未来事件预测和创意场景生成能力，采用精心设计的动…详细

人工智能时间推理强化学习

这项由清华大学领导的研究提出了Bench-V，首个专注于评估AI模型视觉推理中多模态输出能力的基准测试。通过803个涵盖数学、物理、计数和游戏的精心设计问题，研究揭示即使是最先进的OpenAI o3模型也仅达到25.8%准确率…详细

人工智能评估多模态输出视觉推理能力

本文介绍了 Starfish Storage 开发的非结构化数据目录（UDC），它利用跨厂商文件索引与灵活元数据管理，实现大规模存储管理及 AI 数据应用，帮助企业识别文件价值、优化存储策略。…详细

人工智能元数据管理跨存储整合

Salesforce将以约80亿美元收购云数据管理公司Informatica，通过整合数据目录、数据集成、治理及质量管理等领先能力，构建统一的平台，支持agentic AI大规模、安全应用，助推企业数字化转型。…详细

人工智能云数据管理Agentic AI

Bit Cloud 推出 Hope AI，这是一款新型 AI 代理，能通过自然语言提示构建完整、模块化、长期可扩展的应用。它打破常见的“黑箱”现象，实现代码透明、易于维护，并支持 GitHub、Azure DevOps 等主流工具，现提供免费…详细

人工智能软件组件化AI 自动编程

Atomic Canyon 借助 AI 技术帮助核电厂高效检索海量文件，已与 Diablo Canyon、Oak Ridge 国实验室等达成合作并获融资，为核能行业带来颠覆性搜索解决方案。…详细

核能生成式 AI文档搜索

新研究通过 DeepTumorVQA 基准测试表明，尽管 AI 在基本识别和测量任务上有一定表现，但在复杂医学推理上仍远落后于临床要求，难以取代医生的诊断判断。…详细

人工智能视觉语言模型DeepTumorVQA

NOVER是一种创新的无验证器强化学习框架，解决了传统激励训练依赖外部验证器的限制。由伦敦国王学院研究团队开发，它通过计算"推理困惑度"作为奖励代理，使语言模型能在任何文本任务中自主发展推理能力。实验表明，N…详细

人工智能强化学习语言模型推理

韩国中央大学研究团队开发了名为CoPriva的基准测试，评估大语言模型遵守上下文安全策略的能力。研究发现，虽然多数模型能成功拒绝直接违反安全政策的查询，但在面对间接攻击时存在严重漏洞，泄露率平均增加40%以上。…详细

大语言模型安全政策间接攻击

这项研究分析了混合专家模型（MoE）的"局部路由一致性"特性，即连续词元激活相似专家的程度，这对内存受限设备上的模型部署至关重要。研究者提出了两种测量指标：段路由最佳性能（SRP）和段缓存最佳命中率（SCH），分…详细

大语言模型混合专家模型专家卸载技术

清华大学研究团队开发的"思维增强型策略优化"(TAPO)通过将外部高级思维模式整合到强化学习中，显著提升了大语言模型的推理能力。这种方法从仅500个样本中抽象出思维模板，在AIME、AMC和Minerva Math等基准测试中分别…详细

人工智能强化学习大语言模型推理

Trinity-RFT是阿里巴巴团队开发的开源框架，专为大语言模型的强化微调设计。它采用三位一体结构，包含RFT核心（探索者、训练者和缓冲区）、智能体-环境交互和数据流水线三大核心组件。框架支持同步/异步、在线/离线和…详细

人工智能强化学习大语言模型

阿里巴巴Qwen-Doc团队推出的QwenLong-L1框架通过强化学习解决了大型语言模型长文本推理的关键挑战。该框架采用渐进式上下文扩展策略，包含热身监督微调、课程引导分阶段强化学习和难度感知回顾采样三大核心组件。实验…详细

人工智能强化学习长文本处理