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PD 分离推理的加速大招,百度智能云网络基础设施和通信组件的优化实践
为适应PD分离式推理部署架构,百度智能云从物理网络、网络流量、通信组件和算子层面优化,提升上层推理服务性能,展现了网络、组件与业务特征融合的重要性。
AI牛马实现“干中学”!上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架,让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块,通过先做、再反思、然后进化,解决现有智能体痛点,实验表现出色,还展望了未来优化方向。
实战·Agentic 上下文工程(上):无需微调,让智能体自我学习与进化
在Agent时代,提示工程进化成上下文工程。斯坦福等团队提出Agentic Context Engineering(ACE),让智能体自我学习与进化。文章介绍了上下文工程的必要性、定义、常见策略,以及ACE的概念、原理与架构。
DeepMind新论文炸锅:AI全自动进化算法,写出专家都想不到的解,网友:这可能就是“王牌”
谷歌DeepMind让LLM驱动的智能体AlphaEvolve改写、进化算法代码。选定CFR、PSRO框架,只开放关键决策逻辑给LLM,通过生成、运行、评估、筛选循环,进化出VAD - CFR和SHOR - PSRO算法,表现超人类手工版本。
LSTM之父22年前构想将成真?一周内AI「自我进化」论文集中发布,新趋势涌现?
本文介绍AI模型自我进化方向的进展,涉及多机构的相关论文。如受“哥德尔机”启发的“达尔文哥德尔机”可自我改进;还有“自我奖励训练”“MM - UPT”“UI - Genie”等方法,展现AI自我进化潜力。
舍弃自回归,离散扩散语言模型如何演化?NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文,梳理离散扩散方向研究图谱,对比自回归局限与离散扩散优势,阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术,还提及应用及未来方向,显示其对自回归范式的替代潜力。
对话 Ribbi:所有人都在做创作工具,我们在做一个有品味、会进化的「人」
在AI创作工具扎堆的2026年,多数产品仍聚焦单一环节。Ribbi创始人Robin认为,AI时代内容创作应是接管全链路、懂品味、会进化的“人”。Ribbi以场景化Skill覆盖全流程,解决多痛点,实现自主进化。
解码提速15.1倍、多任务性能不降:复旦&引望WAM-Diff2打通自动驾驶VLA自回归—扩散转换
视觉-语言-动作(VLA)模型是端到端自动驾驶主流技术,但自回归解码架构有瓶颈。复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff2,实现自回归VLA向离散扩散模型迁移,解码加速15.1倍,多任务性能不降。
联合理解生成的关键拼图?腾讯发布X-Omini:强化学习让离散自回归生成方法重焕生机,轻松渲染长文本图像
图像生成领域,自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型,通过强化学习提升自回归图像生成质量,能渲染长文本图像。该模型已开源,还构建奖励系统评估生成质量。
Skills刚火,就有零Skill的Agent来了…
Skills爆火之际,云玦科技团队提出不用Skills的零Skill Agent。它以Gemini 3 Pro为后端,在多个评测集表现出色。采用原位自进化框架,开源且成本低,或助力开源模型弯道超车。