「多领域推理」共找到 6393 篇相关文章
一句话搞定多任务出行,高德用空间智能重新定义地图
高德地图推出业内首个专精“出行与生活”的智能体“小高老师”,依托时空感知多智能体协作系统ST - MAC,可满足复杂出行与生活需求。它重新定义地图,将出行与生活服务融合,引领行业体验深度竞争。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时,发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案,启动多个不同配置Kernel,依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
微软深夜发布SambaY架构,Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi - 4 - mini微调出Phi - 4 - mini - Flash - Reasoning 3B模型,扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构,支持64K token上下文长度,运行速度比前代快10倍,有诸多优点。
重塑AI记忆边界:MemOS开源!时序推理较OpenAI提升159%
近日,记忆张量等多家团队发布面向大模型的工业级记忆操作系统MemOS。它借鉴传统操作系统架构,实现AI记忆结构化管理,性能超OpenAI等方案,未来将成立社区、推进应用及持续迭代。
登顶多模态推理榜MMMU!UCSD新方法超越GPT-5、Gemini
加州大学圣地亚哥分校团队开发的DreamPRM-1.5在MMMU测评榜夺冠,超越GPT-5、Gemini 2.5 Pro Deep-Think。它细化加权粒度到样本,有Instance Table和Instance Net架构,采用双层优化与生成式奖励模型。
多模态 +Agent 在培训与教育领域的应用|QCon 北京
4月16 - 18日,QCon全球软件开发大会将在北京举办,聚焦Agentic AI等前沿话题。北银金科尹辰轩将分享《多模态 + Agent在培训与教育领域的应用》,探讨多模态模型推动AI场景扩充等内容。
模仿学习新范式!Chain-of-Action:轨迹自回归实现动作推理
具身智能领域尚未迎来「GPT时刻」,现有模仿学习范式有缺陷。字节跳动与阿德莱德大学研究者提出「动作链」(CoA)策略,通过轨迹自回归建模解决累计误差,提升泛化性,实验效果显著。
Pogocache:开源缓存软件实现低延迟并支持多传输协议
全新开源缓存软件 Pogocache 近日发布 1.0 正式版,主打低延迟与 CPU 高效能特性,支持多种主流通信协议,宣称比其他开源缓存方案有更高吞吐量和更低延迟。还介绍了其架构、应用场景等。
微软深夜发布SambaY架构,Phi-4min加速10倍推理
微软基于Phi-4-mini版本,针对特定推理任务微调出Phi-4-mini-Flash-Reasoning 3B模型,将其扩展到200064 tokens。采用新型SambaY架构,支持64K token上下文长度,运行快10倍,有诸多优点。
快手提出强化学习创新框架RLEP,突破大模型推理瓶颈
OpenAI等模型用强化学习提升推理能力,但面临训练不稳定等挑战。快手Klear团队提出RLEP框架,引入经验回放技术,分经验收集和回放训练两阶段,还采用优化策略,提升大模型训练效率和性能。