「函数向量」共找到 200 篇相关文章
谷歌的DeepSeek时刻：LLM推理加速被干到了8倍
谷歌TurboQuant论文介绍量化算法，能为大语言模型和向量搜索引擎大规模压缩。可将大语言模型KV缓存内存减至少6倍、加速达8倍且精度零损失，还介绍其工作原理及实验结果。
Agent = LLM + Memory + Planning + Tool Use
文章指出LLM设计无状态，产生幻觉，超长上下文窗口也无法解决记忆问题。介绍人类记忆的三个系统，阐述Agent记忆四层演化及每层问题，推荐开源项目Cognee将向量、图、关系型结合互补。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
DeepSeek-V3.2巨「吃」Token，竟然是被GRPO背刺了
DeepSeek-V3.2发布后引起关注，但长思考版本暴露出Token使用效率不佳问题，消耗远超同类模型。这或与GRPO算法缺陷有关，其目标函数存在长度和难度偏置，长度偏置仍是该版本高Token消耗的原因。
突发！Claude挑战黎曼猜想「失败」，却意外刷新37年数学纪录
AI向黎曼猜想发起挑战，Anthropic的Claude研究版本虽未攻克该猜想，但将黎曼ζ函数中已知至少位于临界线上的零点比例下界，由41.6%提高到了67.2%，这可能是解析数论领域重大进展。
刚刚，Thinking Machines Lab首次发长文，揭开LLM推理不确定性真相
Thinking Machines Lab发长文《克服LLM推理中的不确定性》，指出大语言模型推理不确定性的真正元凶是缺乏批次不变性，还解释核函数计算中数字加法顺序问题，介绍使核具有批次不变性的方法并给出实验结果。
对噢！为什么LMs就不能直接输出答案+confidence呢？
当前语言模型在复杂问答任务中存在校准退化问题，本文提出RLCR方法，将概率校准融入RL训练目标，重构奖励函数，在多个数据集实验中显著降低校准误差，不损失准确性，为高风险场景AI部署奠基。
图解Vllm V1系列5：调度器策略（Scheduler）
本文是图解Vllm V1系列5，聚焦调度器策略。先回顾vllm v1整体运作流程，接着阐述调度 - 推理的整体流程，包括将请求添加进Scheduler、Scheduler单步调度策略等，还对比了不同场景下的函数及调度逻辑。
长上下文窗口、Agent崛起，RAG已死？
技术迭代下“RAG已死”论调出现，向量数据库Chroma创始人主张用上下文工程框架取代对“RAG”的狭义依赖。文章梳理业界不同观点，有人认为RAG在进化，有人称其成工程学科，也有人觉得会被Agent和长上下文取代。
GPT-4o图像生成的「核燃料」找到了！万字长文拆解潜在变量，网友：原来AI在另一个维度作画
上月，GPT - 4o图像生成功能爆火。Sander Dielman在博客中探讨生成模型利用潜在空间提高效率和质量，将潜在变量比作「数据精髓」，深入对比多种模型，还介绍训练方法、损失函数等，兼具理论深度与直观洞察。