「存储优化」共找到 1382 篇相关文章
单卡搞定万帧视频理解！智源研究院开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2
智源研究院联合上海交通大学等机构发布新一代超长视频理解模型Video-XL-2。它单卡能处理万帧视频，编码2048帧仅需12秒，在效果、长度和速度上全面优化，已开放模型权重。
使用 Node.js + OpenAI + MongoDB 实现文本向量知识库搜索
本文介绍用 Node.js、OpenAI Embedding API 和 MongoDB 实现文本向量知识库搜索系统，涵盖环境准备、文本切分与向量存储、本地语义检索等，还提及用 MongoDB Atlas 提升性能及后续延伸方向。
打破56年数学铁律！谷歌AlphaEvolve自我进化实现算法效率狂飙，堪比AlphaGo“神之一手”
谷歌DeepMind联合顶尖科学家打造「通用科学人工智能」AlphaEvolve，打破矩阵乘法领域56年效率基准，将4x4矩阵乘法标量乘法次数从49次降至48次，还在谷歌内部加速了运算、缩短训练时间。文中介绍其原理与技术。
OpenAI推出云端编程智能体Codex，进一步推动软件工程领域变革
OpenAI昨夜发布研究预览版Codex，一款集成在ChatGPT中的高级编码智能助理。它基于codex - 1模型，支持多种编程语言，有深度代码分析等核心功能，还有codex - mini - latest API版本，或重构软件开发行业。
日志采集效能跃迁：iLogtail 到 LoongCollector 的全面升级
2025年，iLogtail正式升级为LoongCollector，实现日志采集和处理领域的新跨越。它架构升级，有多样Pipeline形态，性能提升，稳定性和隔离性增强，还具备网络探测、无缝迁移等优势，将带来可观测数据全栈采集新体验。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
VLM会描述视频，却未必用对参考图：RefCaptioner让参考图与视频语义精准对应
多模态大模型处理多参考图与视频对应关系能力不足。为此提出 RefCaptioner，强化模型对参考图识别感应能力、优化输出格式与奖励函数；还构建 MRVBench 评测基准，实验显示其表现优异。
ICML26 | 浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组联合提出EMCES：为强化学习合成更有价值的样本
强化学习获取高质量样本成本高、风险大，现有基于扩散模型的样本增强方法有局限。浙江理工大学马啸讲师和南京大学李武军教授课题组提出 EMCES，将情景记忆机制引入可控扩散模型，提升下游强化学习算法表现，论文已被 ICML2026 录用。
构建 AI 时代的知识底座：直播数据 LLM Wiki 实践
文章围绕直播数据 LLM Wiki 实践展开，指出领域知识沉淀面临挑战，引出 LLM Wiki。介绍其实际效果，如指标召回、代码生成等，阐述构建方法、架构设计、编译流水线、检索方式，还提及增量编译与持续 Lint，最后给出未来规划。
全球首个完全AI编写的训练框架来了，速度反超英伟达：面壁要用 AI 把国产算力软件重写一遍
面壁智能发布全球首个全由AI编写的训练框架ForgeTrain，在华为昇腾系列上验证，速度超英伟达Megatron 10%。其构建分三阶段，目标是为不同需求“现场锻造”软件，还为国产算力软件生态赶超提供新思路。