「多智能体模型」共找到 11162 篇相关文章
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
Qwen 3 VL 模型已并入 llama.cpp，ollama同步支持
近日，Qwen 3 VL 系列模型合并到 llama.cpp 项目，支持图像输入和多轮对话，解决了架构兼容性问题。功能已入主干分支，运行需足够资源。Ollama 最新版同步支持其本地化。
刚刚，Yann LeCun官宣离职创业，瞄准高级机器智能AMI
图灵奖得主Yann LeCun宣布离职Meta创业，新公司聚焦高级机器智能（AMI），继续其“世界模型”研究。他是LLM批评者，认为其无法理解物理世界，新公司目标推动AI重大革命。
GRPO遭遇瓶颈？G²RPO-A让自适应指导为小模型推理能力「开外挂」
大模型推理能力难迁移到小模型，现有强化学习方法如GRPO在小模型上性能提升有限。香港中文大学（深圳）唐晓莹教授团队提出G²RPO - A算法，缓解小模型奖励稀疏问题，在多模型实验中表现优于vanilla GRPO。
上海交大DENG Lab提出「LatentUM」：Unified Model的真正「战场」在视觉推理与世界模型
上海交通大学 DENG Lab 提出的 LatentUM，尝试让统一模型把生成的视觉内容纳入推理闭环。它在多项任务上超越基线，其核心思路是生成与语言共享语义空间的离散 visual semantic tokens，模型含三大关键设计。
谢赛宁等推出统一多模态模型！替代VAE实现图像理解/生成双SOTA，代码权重数据集全开源
谢赛宁等团队推出统一多模态模型Blip3 - o，用扩散Transformer生成CLIP图像特征，采用顺序预训练策略。对比多种设计方案，确定CLIP + Flow Matching最佳，模型在多任务测试表现卓越且全开源。
英伟达4B小模型击败GPT-5 Pro！成本仅1/36
英伟达ARC - AGI 2中，4B小模型NVARC以27.64%成绩力压GPT - 5 Pro登顶，单任务成本仅其1/36。亮点是零预训练深度学习法，还靠合成数据、测试时微调等策略。小模型特定领域优化后优势明显。
腾讯混元发布并开源图像模型 2.1，支持原生 2K 生图
9月9日深夜，腾讯发布并开源混元生图模型“混元图像2.1”，支持原生2K高清生图，综合能力领先。它在多方面升级，有诸多亮点，评估显示效果优，还同步开源文本改写模型，能满足多样视觉需求。
从真机到世界模型，具身智能正在补一条看不见的数据产线
本文分析具身智能行业的数据痛点，指出行业已从“找数据”进入造、管、回流再生产阶段，数据飞轮全链路工程化是核心竞争壁垒，分享了多家企业落地实践。
Meta 打造“组织第二大脑”智能体的设计思路
Meta介绍了一款名为"组织第二大脑"的AI智能体设计思路，旨在捕获存储领域专家专业知识，架构结合结构化可审计知识与自改进闭环，无需重训模型即可更新，最初用于合规领域，可推广至多个领域。