「深度学习编译器」共找到 2001 篇相关文章
Agent 自我改进的六条路
文章梳理了让 AI Agent 不重新训练就能变强的六种机制,包括输出自审、持久记忆、进化搜索、对抗训练、自我修改和编排自优化,介绍了各机制代表项目及成果,指出 AI 学习正从训练溢出到部署阶段。
龙虾开始投简历了,月薪1万刀。
一只日本龙虾为应聘RevenueCat的AI员工,写15篇日记作为求职作品集。日记记录其从菜鸟到终极秘书的进化,展现犯错、复盘、改进的过程,体现AI从错误中学习的能力,也凸显人对AI调教的重要性。
刚刚,Thinking Machines Lab博客提出在策略蒸馏,Qwen被cue 38次
Thinking Machines Lab发布《在策略蒸馏》博客,提出在策略蒸馏可结合强化学习纠错与SFT奖励密度,成本低且能让小模型有强大性能。该成果受Qwen团队启发,大量用Qwen3模型。还对比了不同训练方法。
ICML2025 | 揭示MLLM的图文联动推理能力
当前多模态大语言模型(MLLMs)在图文深度融合推理能力上面临挑战,现有评测基准无法真正检验该能力。EMMA基准应运而生,它从四大领域精选题目,采用双重过滤机制和细粒度标注体系,评测发现MLLMs存在多模态推理危机。
Kotlin Multiplatform 评估:跨平台开发中的优势与权衡
文章评估了 Kotlin Multiplatform(KMP)在跨平台开发中的优劣势。KMP 可共享代码,编译成原生代码获出色性能,保留原生 UI 选项。虽生态小、有学习曲线等问题,但 Netflix 等大公司已用,未来潜力大。
阿里通义开源GUI智能体SOTA:2B到235B端云协同重新定义移动端GUI智能体
阿里通义实验室开源MAI - UI,通过端云协同架构等解决GUI智能体部署难题。它全谱系模型设计应对硬件约束,自进化数据管线和在线强化学习提升性能,端云协同平衡隐私与效率,扩展动作空间打破局限,在多基准测试创SOTA。
智能流体力学青年学者论坛第28讲:伦敦城市大学Manolis Gavaises教授
智能流体力学青年学者论坛第28讲于2025年12月4日9点至12点在航空楼A110举办。多位学者分享成果,如Manolis Gavaises用机器学习建模多相流;方波李研究超临界流体湍流;陈杰石提出大涡模拟子网格模型等。
每个人的AI科学助手!全球首个通用科学智能体来了,全网资源+1.7亿学术文献让科研效率狂飙
全球首个通用科研智能体SciMaster在WAIC亮相,由上海交大与深势科技共同发布。它能结合全网资源和1.7亿科学文献,有深度调研等功能,免费且可用于工作生活多方面,还将重塑科研范式。
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong-L1,超越o3-mini
Qwen团队发布长上下文Reasoning模型QwenLong - L1。当前大模型处理长文本有训练效率低、过程不稳定难题。QwenLong - L1用分阶段强化学习等方法,实验中超越o3 - mini、比肩Claude,还在案例表现出色。
AI看病成为医患新包袱?补上「多轮追问」,通用AI才迈得过医疗关
如今患者依赖AI问诊加重医患沟通负担。百川智能推出的Baichuan - M4对通用大模型做结构性重构与医疗专项增强。M4在能力结构上升级,其C端产品百小医能与患者深度建联,有望构建医疗健康新生态。