「跨层级协同优化」共找到 1597 篇相关文章
致敬Kimi K2：基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发，SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案，在强化学习多方面取得进展，还在slime框架复现全流程方案，实现媲美BF16精度，提高Rollout效率，为社区提供开源参考。
模力工场 028 周 AI 应用榜：AI “身体”觉醒，从工业前线到情感陪伴
模力工场第028周AI应用榜揭晓，上榜应用多来自美国CES展及阿里云通义智能硬件展。AI从虚拟走向物理世界，工业领域机器人成“智能员工”，消费领域有情感陪伴型产品，OiiOii降低动画创作门槛。
告别碎片化日志：一套方案采集所有主流 AI 编程工具
在AI编程工具普及的当下，有效采集和分析AI代码生成数据成重要课题。该文介绍一套基于MCP架构的多AI工具代码采集方案，支持多种工具和操作系统，有轻量化、用户无感等特点，已和Aone合作。
个人电脑也能进行智能体RL训练？尤佳轩团队开源OpenTinker
伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校尤佳轩团队开源OpenTinker，这是全新‘强化学习即服务’系统。它通过解耦架构和友好API，让开发者在不同算力设备启动智能体训练，解决传统RL框架难题，指明下一代智能体基建方向。
没有国产替代，EDA需“自主可控”突围
在ICCAD - Expo 2025上了解到，国产EDA从业者不期待国产替代，要在新产业机遇找突破。先进封装催生出新的EDA技术需求，硅芯科技推出3Sheng平台应对，还推动产业生态建设。赵毅认为国产EDA可差异化突破、工具级协作。
DeepSeek在Agent上做了件大事！
昨天DeepSeek发布V3.2正式版，强化Agent能力并融入思考推理，其在Agent评测达开源模型最高水平。文中分析Agent成开源‘心病’的痛点，介绍DeepSeek相关解决策略及成果，还给出使用示例。
全面战胜ReAct！斯坦福全新智能体推理框架，性能提升112.5%
斯坦福和MIT团队推出新AI智能体推理框架ReCAP，在长上下文任务中全面超越ReAct，性能提升显著。它通过独特结构和三大机制解决大模型常见问题，虽成本增加，但在关键任务表现出色，潜力巨大。
为什么 LLM 搞不定复杂任务？ReAct 与 Reflexion 技术综述
文章指出大语言模型处理复杂任务存在事实幻觉、缺乏实时信息等问题。介绍ReAct将推理和行动结合，及Reflexion在其基础上添加评估反思机制，探讨两者结合优势，还提及未来发展方向。
2025宝山・智能机器人产业大会暨嘉年华启动在即
2025年11月21 - 22日，“2025宝山・智能机器人产业大会暨嘉年华”将在上海智慧湾科创园启幕。活动是全产业链跨界盛会，有“政产学研用金”协同举措、四大论坛、项目路演、产品展览及互动体验等。
百亿美金独角兽的 AI 革命：效率提升 10 倍，COO 和 CTO 联手，彻底改造工作流
本文介绍金融科技独角兽 Brex 的 AI 革命。其 AI 战略分四部分，CTO 和 COO 联手推进。公司把内部 AI 平台当产品，重构工作流，招聘转向通才，还给出工作流优先级标准，预计运营效率提 5 - 10 倍。