「创新决策框架」共找到 2690 篇相关文章
GitHub 2.5万星！日本开发者打造的Hono火了：定义后React时代微框架的轻量未来
本周，Web 框架 Hono 在 X 官宣，GitHub 获 25000 星标。它由日本开发者 Yusuke Wada 于 2021 年创建，基于 Web 标准，可在多运行时运行，或指明后 React 时代 Web 框架方向。
推理速度10倍提升，蚂蚁集团开源业内首个高性能扩散语言模型推理框架dInfer
近日，蚂蚁集团开源业界首个高性能扩散语言模型推理框架 dInfer，在基准测试中，其将 dLLM 推理速度较 Fast - dLLM 提升 10 倍以上，攻克推理瓶颈，为开发者提供高效框架，推动扩散语言模型走向成熟。
当AI开始重写自己：EverMind的自进化智能体框架Raven，正在定义数字生命的下一个形态
机器之心发布文章，介绍 EverMind 基于自研记忆系统 EverOS 发布自进化 Agent 框架 Raven。阐述其研发背景，指出传统 AI 无状态问题。还讲了 EverOS 特点、数字生命演进四阶段，以及 Raven 技术逻辑、对用户和开发者的价值等。
带图推理碾压同类开源模型！港中文微软等开源OpenThinkIMG框架，教AI学会使用视觉工具
港中文、微软等联合推出OpenThinkIMG开源框架，解决AI使用视觉工具面临的集成难、缺数据、适应差等问题，还公开核心技术V - ToolRL。该框架在图表推理任务上表现超GPT - 4.1，为下一代AI智能体提供基础。
让AI学着“看菜下碟”！港中大等新框架让推理长度减少90%，准确率反增17%
香港中文大学等研究者提出TON选择性推理框架，使视觉语言模型能自主判断是否推理。该框架有两阶段训练机制，实验显示其让推理长度最多减90%，准确率还提升，有益模型部署。
机器人进入“边做边学”时代：星尘发布在线强化学习框架，让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL，解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行，攻克延迟失准问题，在多项真机测试中大幅提升任务成功率。
弃 Python 拥抱 JVM，Spring 之父 20 年后再造“革命性框架”：我从未如此确信一个新项目的必要性
Spring 之父 Rod Johnson 开源专为 JVM 生态设计的 AI 智能体框架 Embabel，旨在弥合生成式 AI 的‘承诺’与‘现实’差距。它采用 GOAP 方法保证确定性，有弹性执行与动态重规划能力，还引入多种机制确保可控性与安全性。
给大模型「持续注入新知识」，北航CASE框架：编辑千次不失忆，额外参数不到1MB丨WWW'26
北航团队提出CASE框架解决大语言模型持续吸收新知识难题。该框架给编辑“算分”、调“关键神经元”，破解核心痛点。实验显示，1000次编辑后准确率提升近10%，额外参数不到1MB。
CJA | 中国航天气动院冯亦葳、许亮等：符号回归启发的可压缩流场结构智能识别：基于局部对流特征分布的统一理论框架
目前流场结构识别方法有局限，传统经验法依赖阈值，深度学习法可解释性与泛化能力不足。本研究从流体控制方程出发，用符号回归建立统一流场结构分类框架，能准确识别复杂流动结构。
POF | 西交大陈泽伟、陈刚等：面向可变形域非周期非定常流动的几何自适应时空深度学习框架
西交大陈泽伟、陈刚等人提出ViT - STFlowNet框架，用于可变形域非周期非定常流动预测。该框架融合自适应网格变换与ViT架构，克服传统方法局限，测试显示预测精度高、泛化能力好，为飞行器流场感知控制提供工具。