「MSE AI任务调度」共找到 10976 篇相关文章
81岁甲骨文创始人冲上首富！难怪马斯克念念不忘OpenAI
美股开盘后甲骨文股价一度狂飙43%，将81岁创始人拉里·埃里森送上全球首富宝座。因甲骨文披露与OpenAI的3000亿美元算力采购协议，此合同属“星际之门”计划，对双方而言是高风险豪赌。
智谱开源GLM-4.5工具调用超越Claude Opus 4.1，成本仅1.4%
开源模型GLM-4.5在伯克利工具使用榜单上超越Claude Opus 4.1，运行相同任务成本仅为1.4%。它采用MoE架构，在多场景表现卓越，推理速度快，成本低，还接入多款主流编程工具。
推理能力再突破！蚂蚁 | 提出Agentic Deep Research新范式，可信度同步增加
尽管LLM能力提升，但复杂任务表现受静态知识限制。业界提出Agentic Deep Research系统，现存系统训练有梯度冲突和奖励稀疏问题。蚂蚁团队提出Atom - Searcher，创新推理范式，构建细粒度奖励，结合奖励训练，实验效果佳。
仅靠5000+样本，全新强化学习范式让30B轻松击败671B的DeepSeek V3
传统强化学习在创意写作领域举步维艰，蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式Rubicon，构建10000+条「评分标尺」，拓展应用至主观任务领域，其30B模型用5000样本超越671B的DeepSeek V3。
第一名方案公开，代码智能体安全竞赛，普渡大学拿下90%攻击成功率
亚马逊举办代码智能体安全比赛，普渡大学团队 PurCL 作红队以超 90% 攻击成功率夺冠。他们耗时八月、花百万美元开发全过程红队系统并开源，还发现当前 AI 安全研究在复杂领域对齐有挑战。
小模型才是 Agent 的未来？这篇立场文把话挑明了
AI Agent浪潮来袭，主流用LLM构建，但英伟达和佐治亚理工学院研究人员论文指出，多数Agent场景中，小语言模型（SLM）已足够强、更好管、更省钱，还给出迁移清单、避坑建议和参考系统形态。
UNC | 发布Bifrost-1，构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁，低成本实现“文生图”自由
随着AI发展，打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道，解决核心痛点，实验表现出色。
一个模型超了DeepSeek R1、V3，参数671B，成本不到350万美元
Deep Cogito 是旧金山 AI 初创公司，开源四款混合推理模型。最大 671B MoE 模型性能超 DeepSeek v3 等，推理链比 DeepSeek R1 短 60%，训练成本不到 350 万美元。核心方法是迭代蒸馏与增强。
4K-Agent：可将低分辨率图像提升至4K高清智能体
图像超分辨率技术在多种视觉任务中重要，但传统方法泛化能力有限。德克萨斯A&M等大学研究人员推出4K Agent，其多智能体架构能将低分辨率图像提至4K高清，在多领域测试表现出色。
非Transformer架构落地之王，带着离线智能和原生记忆能力在上海WAIC浮出水面
在上海WAIC现场，RockAI展台的机器狗和灵巧手在离线状态表现出色，背后是其非Transformer架构的大模型Yan 2.0 Preview，有原生记忆和离线智能能力。该公司成立两年，押注此架构，产品已商业落地，还构想群体智能未来。