「智能体架构」共找到 4786 篇相关文章
多模态大语言模型的核心技术架构与训练方法的进化
文章深入剖析多模态大语言模型核心技术架构与训练方法的进化，涵盖建模范式、视觉编码器、语言骨干网络、模态对齐、生成范式及训练方法等方面，介绍其演进路径与代表模型，还提及国内模型创新及开源模型OpenVLA。
编码器-解码器架构的复兴？谷歌一口气发布32个T5Gemma模型
谷歌在xAI吸引眼球时更新Gemma系列模型，发布多模态模型MedGemma，还一口气推出32个T5Gemma模型。该模型基于适应技术，性能表现佳，引发编码器 - 解码器架构复兴讨论。
世界模型再迎新突破，兔展智能UniWorld-View登顶WorldScore榜单
近年来，世界模型成视觉 AI 重要研究方向。兔展智能联合研发的 UniWorld - View 登顶 WorldScore 榜单，完成昇腾算力适配与开源。它聚焦让 AI 理解未拍摄世界，解决了诸多技术难题。
GPT4核心成员、清华校友赵晟佳任Meta超级智能实验室首席科学家
Meta约一个月前宣布建立「Meta超级智能实验室」，为重振Llama雄风招揽人才。扎克伯格任命GPT4核心成员、清华校友赵晟佳为该实验室首席科学家，其履历亮眼，新研究范式或指明Meta科研方向。
AI 编程越来越厉害了，我要怎么提升自己的系统架构能力？
文章指出 AI 写代码能力提升，对程序员系统架构能力要求更高且难被替代。介绍系统设计概念，分析做系统设计的难点，给出新人提升系统设计能力的方法，还说明 AI 可辅助提升该能力。
Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了
KAIST、谷歌DeepMind等机构发布的MoR架构，推理速度翻倍、内存减半，重塑LLM性能边界，碾压传统Transformer。它融合参数共享与按需计算，有路由和KV缓存策略，实验显示其性能优越、可扩展性好。
「有望成为Transformer杀手」，谷歌DeepMind新架构MoR实现两倍推理速度
谷歌DeepMind发布新架构MoR，有望成Transformer杀手。它统一实现参数共享、自适应计算，兼顾性能与效率。实验显示其推理吞吐量提升，降低计算需求，但能否取代Transformer存疑。
刚刚，Meta挖走OpenAI清华校友宋飏，任超级智能实验室研究负责人
本周四消息，原OpenAI战略探索团队负责人宋飏加入Meta，任新成立的Meta超级智能实验室研究负责人。今年6月起Meta开启AI人才争夺，已挖来至少11位顶尖人员，宋飏加入为其AI部门添活力。
当代码江湖遇上智能副驾：一场开发效能的「御剑飞行」
文章以代码江湖为喻，介绍开发者困境，引出智能GitHub Copilot副驾驶。它能提升开发者工作满意度和代码编写效率，全球2000万开发者在用，微软还持续创新。11月14日将举办分享会探讨其应用。
集GraphRAG 和 DeepSearch于一体的智能问答系统graph-rag-agent
本项目结合GraphRAG与私域Deep Search，实现可解释、可推理的智能问答系统。亮点有从零复现GraphRAG、创新融合DeepSearch等，具备多模块功能，还有简单演示，地址https://github.com/1517005260/graph-rag-agent/blob/master/readme.md。