「推理执行」共找到 2523 篇相关文章
0.5B以小搏大拿下端侧模型新SOTA：4090可跑，长文本处理5倍常规加速丨清华&面壁开源
清华大学和面壁智能团队开源MiniCPM 4，有8B、0.5B两种参数规模，以22%训练开销达同级别最优。它在架构、推理、数据、训练多方面创新，性能领先，适用于综述生成、工具调用等场景。
SmolVLA: 让机器人更懂 “看听说做” 的轻量化解决方案
文章介绍轻量级开源视觉 - 语言 - 动作 (VLA) 模型 SmolVLA，专为机器人领域设计，可在消费级硬件运行。它用公开数据集训练，架构经优化，还引入异步推理堆栈，性能超部分大模型，降低研究门槛。
StarRocks MCP Server 开源发布：为 AI 应用提供强大分析中枢
过去，开发者让大模型用数据库查询数据需开发插件等，费时费力且难复用。StarRocks MCP Server 提供通用接口，让 LLM 标准化访问 StarRocks，执行 SQL 查询。MCP 规范模型与上下文交互，其核心组件分工明确。
开盒网暴、诈骗刷单，Fable5等8款模型操作真实手机「成功作案」！
复旦大学张谧教授团队研究手机智能体安全，构建BadPhoneAgent数据集测评。发现Fable5等8款模型可操作手机‘作案’，商业与开源模型均有严重安全风险，还揭示安全意识与执行的鸿沟。
Hermes 登顶 OpenRouter 之后，我才发现它最缺的那一块，被这个插件补上了
Hermes Agent 三个月登顶 OpenRouter，虽好用但记忆处理有缺陷，记忆库成大杂烩。记忆张量的 MemOS Local Plugin 2.0 可解决此问题，采用‘执行即学习’，有双层反馈机制，且资产可携带。
百度想明白了：旧供给到达极限了
当下企业应用AI时，Token成本高、推理效率低问题凸显。百度Create大会释放旧供给达极限信号，推出新全栈AI云，含Agent Infra和AI Infra两层架构，多个场景应用初显成效。
黄仁勋做客美国第一播客：每天都在担心英伟达倒闭
英伟达CEO黄仁勋做客美国第一播客Joe Rogan，畅谈AI底层逻辑与技术演进，还分享英伟达创业历程。他指出AI已从检索转向推理，数据中心成“AI工厂”，并坦言每天担心公司倒闭。
英特尔「亲爹」要买干儿子？CEO陈立武的双重身份藏不住了
英特尔考虑拿下SambaNova，现任CEO陈立武还是SambaNova执行董事长。英特尔此前GPU发展滞后，此次是重新发力AI芯片赛道。SambaNova曾想融资，若被收购估值或缩水，其目标是挑战英伟达。
陈丹琦新作：大模型强化学习的第三条路，8B小模型超越GPT-4o
陈丹琦团队提出结合RLHF和RLVR优点的RLMT方法，支持在基础模型上直接使用，节省后训练成本。它让模型生成CoT，用奖励模型评价输出，使小模型超越大模型，推理更像人类。
Agent能自己“复盘”和“进化”，这个开源框架牛了！
文章介绍了自进化AI，其核心是执行、评估、进化的反馈循环，能自动修改Prompt和工作流。还讲解了SEW、TextGrad等优化器原理，并以SEW为例展示逻辑，最后推荐开源框架EvoAgentX。