「示例优化」共找到 1351 篇相关文章
3A大作！阿里ROLL团队从基建->算法->机理，推动RL4LLM全栈协同优化
阿里巴巴ROLL团队联合高校推出「3A」协同优化框架，推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向新范式。Async架构提升GPU利用率，AsyPPO降低计算资源消耗，Attention机制提升训练效率与可解释性。
对比 Codex，免费的 AgnesCode 也能在底层算子优化任务中打的有来有回
本文实测免费AI Coding Agent AgnesCode搭配Agnes 3.0 Flash，对比付费Codex组合在DeepSeek-V3底层算子多芯片优化任务中的表现，验证免费Agent胜任底层AI工程的能力，分享实测数据与行业洞察。
华为超树HTP：不写示例、不调PDDL，AI规划约束通过率飙升62.6%
文章介绍华为超树HTP，它是完全自主、可泛化的推理新范式。能让LLM在超树结构上完成规划，不依赖人工示例和外部规划器，在复杂规划benchmark上实现SOTA准确率并降低token成本，还阐述其原理、创新点及应用实例。
AI4S设计的新抗生素通过湿实验！双层思考+多目标优化，主动发现「代谢不稳」并加约束
SAGA是新AI，采用双层思考机制，能主动审视需求、优化目标函数。在抗生素、纳米抗体等5大领域湿实验中表现出色，结果获科学家肯定，相关代码已开源。
OpenAI自研芯片内幕曝光！18个月前开始用AI优化芯片设计，比人类工程师更快
OpenAI与博通官宣合作，将共同部署10GW规模AI加速器。双方头头齐聚爆料合作契机与细节，OpenAI总裁称已用AI优化芯片设计，比人类工程师更快，且合作已持续约18个月。
揭秘LLM“思考”之谜：推理即“梯度下降”，元学习框架解构训练过程，还给优化提供新思路
上海AI Lab团队提出RaML框架，从梯度下降和元学习角度揭示LLM“思考”机制。通过实证验证推理轨迹作为参数更新的合理性，还对比不同训练策略，指出RaML为优化LLM性能提供新思路。
CNSNS｜西工大曹文博、张伟伟：克服优化求解器中的损失条件数瓶颈：一种良性损失函数
基于优化的偏微分方程求解方法受关注，但实际慢于经典迭代求解器。本文从条件数角度审视效率瓶颈，指出标准MSE损失导致条件数平方放大、减缓收敛。提出稳定梯度残差损失SGR，在收敛速度与稳定性间建立平衡，实验验证其有效性。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
【万字长文】Anthropic发布Prompt Engineering全新指南
Anthropic发布全新Prompt Engineering指南，涵盖元提示、模板等关键技术。介绍了prompt类型、必备要素，还给出优化技巧，如添加示例、思维链精炼等，涉及XML标签、链式提示等方法，也提及减少幻觉、提高一致性等内容。
ZeroGPU Spaces 加速实践：PyTorch 提前编译全解析
本文聚焦 ZeroGPU Spaces 加速实践，介绍 PyTorch 提前编译。ZeroGPU 使在 Hugging Face Spaces 用 Nvidia H200 硬件更高效，但有局限。提前编译可优化模型，提升演示速度，还分享了接入方法、高级技巧及演示示例。