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算法论文8

性能提升11.74%!腾讯优图提出激励推理,专攻复杂指令

现有大语言模型处理复杂指令能力不足,腾讯优图研究团队提出激励推理方法。该方法能提升LLM处理复杂指令表现,在1.5B参数LLM上性能提升11.74%,媲美8B参数模型。

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砍掉70%内存!陈丹琦团队破解LLM长文本瓶颈

大型语言模型处理长文本时,KV缓存占用内存巨大。陈丹琦团队提出KV足迹作评估标尺,推出分块驱逐与PruLong训练技术,在128K长文本任务中最高降低70%内存,性能损失仅10%。

深度学习自然语言处理
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大模型到底是怎么「思考」的?第一篇系统性综述SAE的文章来了

在大语言模型时代,人们需要“能解释”的LLM。SAE技术崛起,作者团队发布首篇SAE综述,梳理其技术、演化和挑战。介绍了SAE概念、优势,涵盖其技术框架、可解释性分析等多方面内容。

机器之心
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AI哪怕答案正确,逻辑链却惨不忍睹,奥数级不等式证明成功率不到50%| 斯坦福&伯克利&MIT

斯坦福、伯克利、MIT等联合研究,系统评估29个大模型在奥数级不等式证明任务的能力。研究发现,模型答案正确多靠猜,推理漏洞多,参数大、思考久也不能提升推理严谨度,但自我反思和定理线索策略有改善效果。

量子位
算法论文8

国产芯片比英伟达整体效率更高!?华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文,跑 DeepSeek 效率超越英伟达

今年4月,网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开,阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节,性能指标超英伟达体系,还介绍架构、软件栈及适配优化方案。

InfoQ
开源动态8

统一20+多智能体方法,MASLab震撼发布

由十机构联合推出的 MASLab,带来大模型多智能体系统代码库,统一 20+主流 MAS 方法。有方法全、评估准、结构清晰特性,经大量实验刻画性能图谱,还提出新方法,且发起开源社区。

机器之心
产品应用7

The Batch:831 | 机器翻译正在实践中发挥作用

人工智能为语言学习应用巨头 Duolingo 带来生产力提升,借助生成式 AI 构建 148 门课程,总量翻倍。其 AI 辅助课程构建法能快速转化多语种版本,还在评估多模型,不过此举也引发批评。

DeeplearningAI
新闻资讯7

TypeScript“杀疯了”!60% 到 70%YC 创企用它构建 AI Agent,超越 Python 有戏了?

近日,Mastra AI 创始人称约 60 - 70% 的 YC X25 Agent 公司用 TypeScript 构建 AI Agent。该语言在 AI 应用开发优势明显,OpenAI 等也加大支持,但业内认为目前 Python 主导地位难被取代。

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Dify、n8n、Coze、Fastgpt、Ragflow到底该怎么选?超详细指南~

文章对比了Dify、Coze、n8n、FastGPT和RAGFlow五个主流平台,从功能、使用体验、应用场景等方面详细分析其特点,给出选择建议,还提醒考虑预算、技术能力等要素,帮读者选合适平台。

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SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等:基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法

高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法,提出基于共享并行架构的融合策略,区分公共与私有特征,提升融合框架表征能力,还通过算例验证方法有效性。

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