「DAG并行执行」共找到 761 篇相关文章
具身智能落地物流行业的最大难题,被京东物流撕开一道裂缝
在科技领域,物流行业常被视为最不“性感”的赛道之一。随着具身智能火爆,智慧物流又迎来新的想象空间。9月25日,在JDD 2025京东全球科技探索者大会上,京东物流正式发布“超脑2.0”与“异狼”系列新品,旨在填补物流智能化“认知”与“执行”高度统一的关键空白。
为大模型思考装上“猎鹰重装引擎” :腾讯混元 SEAT 重塑深度思考
本文深度解析腾讯混元最新发布的 SEAT 自适应并行扩展推理框架。它让大模型 CoT 升级,应对复杂推理任务。该框架通过多轮并行推理和语义熵导航,解决大模型深度思考的局限,且适配多种大模型,性价比高。
英伟达新研究:小模型才是智能体的未来
英伟达最新论文指出,大模型在Agent任务中消耗大量计算资源,成本高、效率低、灵活性差,而小模型能在性能够用前提下让任务执行更经济灵活。小模型通过优化硬件资源和任务设计高效执行任务,但落地面临挑战。
刚刚,中国AI闯入全球编程前二!前面只剩Claude
Code Arena最新榜单出炉,Qwen3.7 - Max以1541分冲进全球第四,是前五中唯一非Claude模型。它在多项测试中表现出色,是为长时间自主执行任务设计的Agent基座模型,编程跃升或与环境扩展、长程自主执行训练方法升级有关。
63页的面向AI搜索范式:Multi-agent、MCP、DAG、RL
百度搜索发布63页《迈向人工智能搜索范式》Paper,介绍模块化、多智能体框架,新范式协调四个专门LLM代理处理搜索事务,还提及新内容及重要性,为下一代AI搜索系统提供基础。
MiniMax M3 实测:第一流的模型,已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力,能完成长任务,与 Sonnet 4.6 竞技各有优势,多模态能力强,价格有竞争力,MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
MIT & Google | 提出异步并行生成新范式,LLM推理效率大幅提升!
MIT与谷歌团队在研究PASTA中探索异步生成范式,开发标记语言PASTA - LANG,采用双阶段训练流程,设计推理系统。实验显示PASTA平衡性能与质量,有可扩展性,为LLM推理效率优化开创学习驱动新路径。
跨维智能DexWorldModel斩获榜首,世界模型真正的考场在机器人执行里
今年4月,Generalist AI发布GEN - 1,其CEO表示不再将模型归类为VLA。当下VLA和世界模型是具身智能主流技术路线,多数世界模型在机器人任务上有瓶颈。跨维智能DexWorldModel在RoboTwin榜单表现出色,还开源EmbodiChain助力行业。
√N并行+84倍计算加速!英伟达港大全新图像注意力:空间结构都保留
英伟达、港大等研究人员提出新型视觉注意力机制GSPN,通过线性扫描和稳定性 - 上下文条件处理图像空间结构,降低计算复杂度至√N量级,在多视觉任务达先进水平,生成16K图像加速超84倍。