「AI推理能力」共找到 12228 篇相关文章
基于 Gemini 模型做 SEO Agent 简单实战
作者参加 Google I/O 大会后,受 James 用 AI 做 SEO 启发,尝试基于 Google 的 Gemini 2.5 Pro 模型制作 SEO 智能体。介绍数据获取方法,构建 3 个 Agent 进行分析、提建议和输出报告,Gemini 负责理解决策,适合出海企业。
手机“自动驾驶”时代来了,智谱还让手机拥有“云替身”
作者参加智谱AutoGLM新版本闭门会并试用,该版本亮点多,如成全球首个手机通用Agent,操作在云设备运行,全平台覆盖等。云手机Agent能力稳定高效,能处理多类任务,还可助老人等群体用手机。
华为版CUDA,全面开源了
华为宣布为昇腾AI GPU开源CANN软件工具包及Mind系列套件、工具链,让昇腾更好用。CANN类似华为版CUDA,目前到8.0版,支持多深度学习框架。同日,传奇GPU架构师创业公司浮出水面,挑战英伟达。
ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法
扩散模型成生成任务主流技术,但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法,融合三类加速思路优势,可减少积分误差、提升生成质量,还能作插件集成,突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。
深夜开源首个万亿模型K2,压力给到OpenAI,Kimi时刻要来了?
昨晚,月之暗面发布并开源 Kimi K2 大模型,同步上线更新 API,价格 16 元/百万 token 输出。它超过多个开源和闭源模型成新 SOTA,展示出领先能力,还介绍训练关键技术,或成模型智能进化关键。
扩散语言模型真的会比自回归好?理论分析结果可能恰恰相反
北京大学和蚂蚁集团研究表明,扩散语言模型虽理论上有并行生成优势,但实践中在某些任务推理成本更高。研究通过实验对比,分析了扩散与自回归模型在不同评估指标下的效率,指出选择模型要视任务需求。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理,通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程,以及优化策略和配置启用方式。
突袭Cursor,Windsurf抢发自研大模型!性能比肩Claude 3.5、但成本更低,网友好评:响应快、不废话
当地时间5月16日,Windsurf推出首个AI软件工程模型家族SWE - 1,含三款模型,性能比肩Claude 3.5且成本更低。开发者试用评价不错,但也指出不足。Windsurf称旨在提升软件开发速度,还介绍了测评、编辑器赋能等情况。
苹果提出原生多模态Scaling Law!早融合+MoE,性能飙升秘密武器
如今打造强大多模态模型是AI重要目标,常用方法有局限。法国索邦大学、苹果研究人员开展原生多模态Scaling Laws研究,对比早融合与后融合,探讨多种因素对模型性能影响,发现早融合、多模态MoE优势,为后续研究指明方向。
突发,Claude刷新物理学世界纪录!单挑基于杨振宁理论9圈难题
本文报道Anthropic的Claude攻克理论物理前沿难题,成功算出平面N=4超杨-米尔斯理论六粒子振幅的九圈结果,打破人类此前保持的八圈纪录,计算成本仅几千美元,展示了大模型在科研领域的突破性能力。