AI推理创企Fireworks AI融资2.5亿美元，估值达40亿美元
10月28日，人工智能推理创企Fireworks AI宣布完成2.5亿美元C轮融资，总融资额升至3.27亿美元，公司估值达40亿美元。本轮融资由光速创投、Index Ventures和Evantic领投，现有投资者红杉资本参投。
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AI推理创企Fireworks AI融资2.5亿美元 估值达40亿美元
【AI推理创企Fireworks AI融资2.5亿美元 估值达40亿美元】财联社10月28日电，人工智能推理创企Fireworks AI宣布完成2.5亿美元C轮融资，总融资额升至3.27亿美元，公司估值达40亿美元。本轮融资由光速创投、Index Ventur
AI推理独角兽Fireworks AI融资2.54亿美元，估值飙升至40亿美元
人工智能推理初创公司Fireworks AI周二表示，公司在最新一轮融资中筹集了2.54亿美元，使其估值达到40亿美元。
仅需10%思维链标注，等同全量性能！计算所发布推理监督新范式
大语言模型（LLMs）推理能力近年来快速提升，但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中国科学院计算所团队提出新框架PARO，通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清
苹果公司突破性研究：用AI推理技术解决大模型“胡说八道”问题
这项由苹果公司AI/ML团队联合台湾大学共同完成的创新研究，发表于2025年10月8日，论文编号为arXiv:2510.02173v2。研究团队由苹果公司的Ting-Yao Hu、Hema Swetha Koppula、Kundan Krishna等多位专家，
卡内基梅隆大学团队让AI像人类一样先总结经验再解题
这项由卡内基梅隆大学的曲宇晓、斯坦福大学的阿尼凯特·辛格、斯坦福大学的李允昊等研究者联合开展的突破性研究，发表于2025年10月的arXiv预印本服务器，论文编号为arXiv:2510.02263v1。这项研究提出了一种全新的AI训练方法RLAD（Reinfo
百度百舸 X SGLang 社区 | 开源MTP代码，助力DeepSeek-V3.2 推理服务2倍以上吞吐提升
这套代码不仅性能卓越，更在百度内部大规模服务中证明了出色的稳定性与可靠性。SGLang 社区实测表明，该代码为最新的 DeepSeek-V3.2 模型带来了超过 2 倍解码吞吐量的显著性能提升，让社区能够直接部署生产级别的优化方案。
高通推出AI 200/250加速卡：最高768GB内存，主打模型推理
如今AI行业可谓蓬勃发展，厂商们也愿意花费大价钱去购买AI训练以及推理设备，可以说现在的AI设备已经处于严重供不应求的状态，完全就是摇钱树和印钞机，因此越来越多的厂商投入到AI训练以及推理芯片的研发中，目前著名的移动处理器制造商高通就宣布了两款为AI特别打造的
NeurIPS25高分论文｜以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
作者介绍：德州农工大学博士生李港，专注于设计和应用高效算法到大规模机器学习和人工智能任务，包括增强大型基础模型的后训练算法、对抗性鲁棒学习算法和分布鲁棒性学习算法。曾发表数篇论文在 NeurIPS、ICML、KDD 等顶会， 并作为主要贡献者之一发布了针对不平
论文 推理 llm neurips25 neurips25高 2025-10-28 11:14 5
仅需10%思维链标注，等同全量性能！中科院发布推理监督新范式
大语言模型（LLMs）推理能力近年来快速提升，但传统方法依赖大量昂贵的人工标注思维链。中科院计算所团队提出新框架PARO，通过让模型学习固定推理模式自动生成思维链，只需大模型标注1/10数据就能达到全量人工标注的性能。这种方法特别适合像金融、审计这样规则清晰的
以判别式监督学习强化推理LLM，解决难度偏差和熵崩塌难题
作者介绍：德州农工大学博士生李港，专注于设计和应用高效算法到大规模机器学习和人工智能任务，包括增强大型基础模型的后训练算法、对抗性鲁棒学习算法和分布鲁棒性学习算法。曾发表数篇论文在 NeurIPS、ICML、KDD 等顶会， 并作为主要贡献者之一发布了针对不平
《开推 4》疯了！“赫丽摸金宇” 原班六人回归，这波 “朋综 + 推理” 能封神吗？
推理综艺圈炸出王炸消息！《开始推理吧》第四季官宣拟邀 “赫丽摸金宇” 原班六人回归，白宇、迪丽热巴、金靖、刘宇宁、张凌赫、周柯宇即将重聚推市，# 开推原班人马回归# 话题瞬间刷屏热搜，老粉直呼 “等的就是这六人组，我的电子榨菜终于续上了”。新副本开启的消息更是
智能“下沉”：边缘AI，更低功耗、更快响应、更强隐私，YOLO26只是开始
我们正站在一个拐点：一边是爆炸式增长的实时视觉需求，一边是受限于功耗、算力和延迟的传统AI模型。云端AI曾带来无限算力，但真正的未来，在于将智能无缝嵌入到我们身边的每一个设备中——这就是边缘AI的革命。
Meta团队揭秘大模型&
这项由Meta超级智能实验室和牛津大学的韩俊林、汤盛邦、范大卫等研究团队完成的重要研究，发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2509.26625v1。有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。
大模型在具身推理上「翻车」了？4496 道题全面揭示短板
祁煜，2023年本科毕业于北京大学信息科学技术学院。目前为美国Northeastern University在读博士生，研究方向为机器人与机器学习, 具身智能, 在 CVPR、ICML、CoRL 等顶级会议中发表过论文。
推理芯片战场再起硝烟！高通携768GB内存“杀器”正面硬刚英伟达
当英伟达凭借H100、B200在AI训练市场高歌猛进之际，一场围绕推理市场的暗战正在悄然升级。高通最新亮出的两张王牌——AI200与AI250数据中心芯片，正以颠覆性的设计思路，试图在英伟达的“铜墙铁壁”上撕开一道缺口。
上海AI实验室重新定义视频理解：让AI像侦探一样思考长视频
这项由上海AI实验室的何泽峰、曲小野等研究人员联合南京大学、香港中文大学、上海交通大学和北京大学共同完成的突破性研究，发表于2025年9月的arXiv预印本（论文编号：2509.24304v2），有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。研究团队提出了一
杜克大学团队重磅发现：AI语音助手为何在复杂思考时&
当你向Siri询问简单的天气信息时，它能迅速准确地回答你。但如果你让它解一道复杂的数学题，或者分析一个需要多步推理的问题，你会发现它的表现远不如你通过文字输入同样问题时的效果。这种差异并非偶然，而是当前语音AI系统普遍存在的根本性挑战。
北京大学：让机器推理更稳定更高效的GRPO-MA算法
这项由北京大学计算机科学学院、PKU-Agibot联合实验室的王弘铖、黄艺诺等研究人员联合电子科技大学和Agibot公司完成的研究发表于2025年1月，论文编号为arXiv:2509.24494v1。研究团队针对当前人工智能推理训练中的关键问题，开发出了一种名
杜克大学团队重磅发现：AI语音助手为何在复杂思考时“掉线”？
这项由杜克大学林月倩、胡正绵领导，联合Adobe公司研究团队完成的重要研究发表于2025年，论文编号为arXiv:2509.26542v1，有兴趣深入了解的读者可以通过该编号查询完整论文。研究团队首次系统性地揭示了一个令人困惑的现象：当我们用语音与AI助手交流