关键词 "复杂推理" 的搜索结果， 共 9 条, 只显示前 480 条
WebThinker是中国人民大学、北京智源人工智能研究院和华为泊松实验室等机构提出的深度研究智能体。WebThinker赋能大型推理模型（LRMs）在推理过程中自主进行网络搜索、网页导航和报告撰写。WebThinker基于深度网页探索器和自主思考、搜索、写作策略，让LRMs能动态获取信息，实时生成高质量研究报告。WebThinker基于强化学习的训练策略进一步优化工具使用效率。WebThinke
MMaDA（Multimodal Large Diffusion Language Models）是普林斯顿大学、清华大学、北京大学和字节跳动推出的多模态扩散模型，支持跨文本推理、多模态理解和文本到图像生成等多个领域实现卓越性能。模型用统一的扩散架构，具备模态不可知的设计，消除对特定模态组件的需求，引入混合长链推理（CoT）微调策略，统一跨模态的CoT格式，推出UniGRPO，针对扩散基础模型的统
II-Agent：一个用于构建和部署智能体的全新开源框架。II-Agent 是一款开源智能助手，旨在简化和增强跨领域的工作流程。它代表了我们与技术互动方式的重大进步——从被动工具转变为能够独立执行复杂任务的智能系统。作为简易的COZE，Dify平替。 ii-agent开源框架，擅长构建跨多个领域工作流的Agent，能独立执行复杂任务已是Agent标配 其技能覆盖研究与核查、内容生成、数据分析可视
LLaDA-V是中国人民大学高瓴人工智能学院、蚂蚁集团推出的多模态大语言模型（MLLM），基于纯扩散模型架构，专注于视觉指令微调。模型在LLaDA的基础上，引入视觉编码器和MLP连接器，将视觉特征映射到语言嵌入空间，实现有效的多模态对齐。LLaDA-V在多模态理解方面达到最新水平，超越现有的混合自回归-扩散和纯扩散模型。 LLaDA-V的主要功能 图像描述生成：根据输入的图像生成详细的描述
MiniMax-M1是MiniMax团队最新推出的开源推理模型，基于混合专家架构（MoE）与闪电注意力机制（lightning attention）相结合，总参数量达 4560 亿，每个token激活 459 亿参数。模型超过国内的闭源模型，接近海外的最领先模型，具有业内最高的性价比。MiniMax-M1原生支持 100 万token的上下文长度，提供40 和80K两种推理预算版本，适合处理长输入
RoboBrain 2.0 是强大的开源具身大脑模型，能统一感知、推理和规划，支持复杂任务的执行。RoboBrain 2.0 包含 7B（轻量级）和 32B（全规模）两个版本，基于异构架构，融合视觉编码器和语言模型，支持多图像、长视频和高分辨率视觉输入，及复杂任务指令和场景图。模型在空间理解、时间建模和长链推理方面表现出色，适用机器人操作、导航和多智能体协作等任务，助力具身智能从实验室走向真实场景
MedResearcher-R1是蚂蚁集团开源的一款Agentic AI，旨在解决医疗领域的“稀疏知识”难题。它摒弃“数据投喂”模式，转而主动“设计”高质量训练：• 智能数据：通过KISA框架，从3000万+文献中筛选罕见实体，生成高难度多步推理任务。• 精准学习：配备优先考虑“权威性”的专用工具，并采用“蒙版引导”及复合奖励函数，训练AI掌握可泛化的“思考方法”。• 卓越表现：仅用约2100条“
腾讯优图实验室进一步开源 Youtu-GraphRAG——这是一款全新的图检索增强生成框架，主打大语言模型+GraphRAG模式，把知识组织成「图谱」，再交给大语言模型去检索和推理，帮助大模型在处理复杂问答类任务时减少「胡言乱语」，回答更精准、更可追溯。它尤其适用于企业知识库问答、科研文档解析、个人知识库、私域知识管理等知识密集型场景。要减少胡编乱造，关键在于更精准的检索与推理。Youtu-Gra
通义DeepResearch 是阿里巴巴推出的开源深度研究智能体，专为长周期、深度信息检索任务设计。拥有 300 亿参数，每次激活 30 亿参数，支持 ReAct 模式和深度模式（Heavy Mode），后者通过迭代研究范式（IterResearch）提升复杂推理能力。智能体采用全流程合成数据方案，无需人工干预即可生成高质量数据集，突破智能体能力上限。训练流程涵盖智能体持续预训练（Agentic
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