「一念 LLM」共找到 1987 篇相关文章
Agents统一综述:Harness、记忆、Skills和协议
上交大、中山大学等发表长文对LLM Agents中的记忆、Skills、协议与Harness工程进行统一综述。介绍了从权重到上下文再到Harness能力的三次迁移,阐述记忆、技能、协议系统及Harness工程,还分析了模块间耦合。
叶子豪、陈天奇等人开源项目FlashInfer入选,MLSys2025最佳论文奖公布
近日,MLSys 2025公布最佳论文奖,FlashInfer等入选。FlashInfer由多机构合作发起,是灵活的LLM推理内核库,优化内存访问、有可定制模板和调度机制,性能提升显著。另一获奖论文提出Negativa - ML可消除ML框架臃肿。
6.2k 谷歌开源LangExtract,主打精确溯源的长文档抽取
谷歌开源 Python 库 LangExtract,能让 LLM 依用户指令从非结构化文档提取结构化信息。它可处理临床记录等,具备精确源接地、可靠输出等特性,支持多模型,无需微调,适用于各领域。
《西部世界》开始加载,「斯坦福小镇」团队创业,李飞飞、Karpathy都投了
2023 年爆火的「斯坦福小镇」研究将设想拉进现实。如今其创始团队创立新公司 Simile,获 1 亿美元融资,李飞飞、Andrej Karpathy 等投资。它用 Agent 技术模拟人类行为,探索 LLM 新维度。
睡觉也在卷!伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升
Letta和UC伯克利研究者提出「睡眠时计算」技术,能让LLM在空闲时间提前思考以提升推理效率,降低推理成本,在多数据集实验中展现优势,在软件工程任务中也有应用。
Sora2甚至可以预测ChatGPT的输出
Sora2表现太卷,能预测ChatGPT输出,模拟交互还能渲染HTML,懂代码也懂物理,能体现玻璃折射现象,还能精准还原游戏支线任务关键要素,或基于LLM训练。
个人开发者训400亿参数大模型:分布式算力,DeepSeek架构,3090单卡部署
Nous Research推出Psyche Network,可整合全球算力训练AI。它基于Deepseek的V3 MLA架构,有DisTrO优化器等技术,能让个人和小团体创建大规模模型,还实现40B参数LLM预训练。
一个大脑,多种本体:江行智能详解物理AI工业落地的系统解法
在2026世界机器人大会具身智能商业落地论坛上,江行智能CEO庞海天演讲指出,物理AI落地受算力约束,中国工业物理AI靠工程效率。江行提出‘一脑多体’架构,产品适配多场景,真实场站成果佳。
阿里云海外重磅发布 Qwen Cloud
5月26日,阿里云在新加坡面向全球发布Qwen Cloud。它为AI Agent而生,有Skills、CLI、Website三入口架构,一站式接入模型,覆盖六大模态,成本可控,开放多元生态,还启动黑客松活动。
不改模型、不降质量,谷歌让Gemma 4快了3倍:本地跑大模型彻底变天
谷歌给Gemma 4家族更新Multi - Token Prediction推测解码架构,推理速度最高提升3倍且输出质量不变。介绍了LLM推理慢的原因、MTP解决办法、对开发者的利好、技术细节、使用方式等。