「多任务并行」共找到 5374 篇相关文章
GPT-5 在 Lovable/Vibecode 中氛围编码，附 GLM-4.5 对比 （反向搜索引擎、吵架的俄罗斯方块）
文章展示GPT - 5在网页端、Lovable、Vibecode的测试案例，与GLM - 4.5对比。如GPT - 5在WebDev Arena创纪录，不同版本使用限制不同。还列举多个应用案例，指出GPT - 5有不足，GLM4.5全栈开发表现不错。
腾讯混元团队最新研究：让 AI 从「固定模型」走向「实时适配系统」
腾讯混元团队提出论文《HY-WU (Part I)》，尝试让模型在推理阶段根据输入实时动态生成适合任务的参数，而非依赖固定参数。通过多类实验验证，这种方式在图像编辑等任务中有明显优势，还降低了训练复杂度。
在西部见证了一场极致真诚、极具影响力的科技领袖盛会｜GTLC成都站圆满落幕
10月25日，GTLC全球科技领导力大会·成都站圆满举办，以“AI新‘蜀’光”为主题，邀请十余位嘉宾从多角度分享。大会含主题演讲、闭门会和特色活动。多位嘉宾围绕AI应用、企业转型等分享经验，为各行业提供参考。
超越MLA！新架构MLRA百万token，解码最高2.8倍速 | ICLR'26
大语言模型处理长文本时，自回归生成受限于显存带宽。为减少KV缓存开销，业界尝试多种方法，但MLA有缺陷。宾夕法尼亚州立大学等研究人员提出MLRA，拆分KV缓存为四个并行分支，降低显存占用，实现4路张量并行，性能更优。
MultiAgent架构实践：如何打造GitHub Stars 2.8k的ComfyUI-Copilot V2.0
ComfyUI是Stable Diffusion生态中可视化编程工具，但使用有难度。ComfyUI - Copilot V2.0基于多智能体协作框架构建，能实现对话开发、报错修复等功能，还介绍了其架构、技术栈及多智能体设计思路等。
「Next-Token」范式改变！刚刚，强化学习预训练来了
微软新研究提出「强化预训练（RPT）」新范式，将下一个 token 预测任务重新定义为推理任务，可利用海量文本数据进行通用强化学习。该方法有可扩展性、低风险等优点，实验显示其提升了语言建模能力。
还在玩AI 3D手办？Gemini 3 Deep Think已能直出STL，可打印实物
推理模型赛道竞争激烈，谷歌 Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级，能处理科研级、工程级、多条件约束问题，可将用户要求等建模成 3D 打印实体文件，还能用于多领域科研和工程，欲成科研工程‘第二大脑’。
告别盲目卷参数！科大讯飞1024亮出底牌：all in“更懂你”
在模型能力趋同当下，科大讯飞在1024开发者节提出让AI“更懂你”。展示多模态超拟人“小飞老师”和「百变声音复刻」功能，发布星火X1.5大模型，还推出多领域软硬件产品，赋能多行业。
Pokee.ai 朱哲清：用 RL 搭建智能体的「骨骼与神经」| AI 产品十人谈
《AI 产品十人谈》对话 Pokee.ai 朱哲清，探讨强化学习与 Agent。朱哲清是强化学习信徒，曾带领 Meta 团队突围。他认为单靠预测难完成复杂任务，强化学习是超人类智能的关键，介绍了 Pokee.ai 产品优势及对通用 Agent 的看法。
【博客转载】CUDA Cooperative Groups
文章介绍CUDA cooperative groups，它让开发者创建和管理能同步通信的线程组，为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现，还对比不同归约求和方法及性能。