「三维并行」共找到 321 篇相关文章
怎么做 Long-running Agents，Cursor、Anthropic 给了两种截然不同的思路
业界对让 Agent 长时间运行、执行复杂任务无共识。最近 Cursor 和 Anthropic 分享实践，思路不同。Cursor 用多 Agent 并行执行长时任务，Anthropic 解决单个 Agent 跨工作周期的记忆连续性问题。
清华突破「光毒性」难题，活体显微进入无扰观测时代
清华大学团队研发出LF-denoising自监督去噪算法，可在超低光毒性下实现长时间高保真三维亚细胞成像，突破了长时间活体成像的光毒性限制，为多领域研究提供新工具。
西湖大学张驰团队：从视觉合成到空间理解，视频 AI 正在「转向」丨CVPR 2026
过去两年视频生成发展近成熟，但多数模型缺乏空间结构稳定建模能力。西湖大学AGI Lab团队提出论文，将问题落回推理阶段，让相机轨迹成约束条件，推进视频生成到三维结构约束建模。
别再构建多智能体了
Multi Agent应用有望成大模型应用范式，但Cognition AI团队认为2025年追求多智能体并行协作架构是歧途，存在信息孤岛和决策冲突问题。主张采用单线程线性架构与上下文工程。
支持持久化知识图谱！多Agent协同的革命性框架
Agent - MCP 是为经验丰富的 AI 开发者设计的多 Agent 协同框架，能解决传统 AI 开发难题。亮点有并行开发、持久化知识图谱和实时可视化协作，可让多 Agent 高效协作，避免上下文丢失和任务冲突。
百度文库网盘发布 GenFlow2.0，支持同时调用超 100 个专家智能体
8月18日，百度文库联合百度网盘发布全球首个全端通用智能体「GenFlow2.0」。它支持超100个专家智能体并行工作，解决描述难、等待久等问题，还打通百度生态资源，兼容MCP协议，接入荣耀智能助理。
华为| 祭出FlashComm1，FlashComm2、FlashComm3，解决LLM推理通算瓶颈
在大模型推理面临通算难题背景下，华为数学家祭出FlashComm 1、2、3。如FlashComm 1优化AllReduce通信，提升推理性能；FlashComm 2重构计算流程，提升推理速度；FlashComm 3实现多流并行，激增模型吞吐。
模型都一样了，AI Agent 真正的差距在 Harness 层！
如今各平台接入模型趋同，AI Agent 差距体现在 Harness 层。以天工超级智能体为例，其有约束先行、任务并行编排等亮点，还提供 Skill 粒度新思路，且云端运行降低使用门槛。
YC掌门人60天写了60万行代码，一个人干20人的活，他把方法论全开源了
Y Combinator总裁Garry Tan 60天写超60万行代码，将方法论整合成开源工具gstack。它把Claude Code变成虚拟工程团队，含15个角色和6个增强工具，可并行运行多个Sprint，还具备多种实用能力。
32k微调处理百万Token：21倍的推理加速，10倍的峰值显存节省，实现恒定内存消耗
现有大模型处理超长文档易内存爆炸、计算崩溃。阿里巴巴未来生活实验室推出CoMeT架构，有双轨并行记忆系统，能恒定内存、线性时间处理文本，在基准测试超主流方法，实现21倍推理加速和10倍显存节省。