「推理优化技术」共找到 5284 篇相关文章
AI引发K型分化:Gemini 3 加剧技术劳动力分化,判断力为王,基础岗位将被AI完全替代,程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3,依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式,在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移,重构软件工程工作流,赋能白领但带来隐患,还冲击劳动力市场,提升软件掌握门槛。
“你的Agent,我一周末就能做出来!” AI时代的护城河:Cursor 卷每日迭代速度,DeepSeek 用技术撕大厂规模优势
文章围绕AI时代创业的“护城河”展开,介绍YC播客讨论内容,指出因ChatGPT易复制,创业者需思考持久商业模式。还列举Cursor、DeepSeek等案例,阐述速度、流程之力等多种构建护城河的方式。
10秒视频token超5万,O(n²)跑不动?用后训练线性化框架实现1.71倍加速,推理成本大降|CVPR'2026
视频生成进入大规模时代,但计算成本高,自注意力复杂度O(n²)跑不动。研究团队提出LINVIDEO后训练框架,无需数据和重新预训练,实现视频扩散模型线性化替换,保持生成质量,加速推理并降低成本。
Cursor这波1.0升级,真的要把程序员饭碗摔碎了~
今天Cursor 1.0硬核发布,跨越多个版本。它集成主流MCP、Memory、Agent技术,有BugBot自动代码审查等功能,支持Jupyter Notebook集成,聊天界面体验也更丰富,大幅提升开发生产力。
剪辑 Agent 字幕升级:99% 正确率的字幕,一条指令直接推进剪映
作者成峰重做剪辑 Agent 字幕功能,结合 capcut - mate 项目,接入语音识别服务等优化流程。字幕准确率最高达 99%,还介绍了 5 步使用方法,解决非技术用户使用门槛问题。
让LLM互相“审稿”:简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法,受学术同行评审启发,含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差,实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线,性能提升显著。
西工大张伟伟等:强化学习如何练就近距空战制胜法则?| 航空学报CJA
本文针对空战智能化需求,构建高保真近距对抗仿真平台,提出优化自博弈强化学习架构。该智能决策系统与成熟飞行员近距格斗胜率超75%,为智能空战发展提供技术支撑。
Stanford、Meta和Google等发现LLM存在五大天花板,再扩算力已无用
论文《On the Fundamental Limits of LLMs at Scale》指出,LLM性能提升有理论天花板,扩展中会遇幻觉、上下文压缩等五大根本限制,源于计算、信息与学习理论,未来应转向‘有限优化’。
一篇双引擎进化的长程Agents系统性综述
人大、北大、清华等联合发表149页长时程Agent综述,给出首个统一形式化定义,梳理出‘外化Harness工程×内化模型优化’双螺旋共演化主线,用六个视角串起技术版图。
一文搞懂 Coding Agent 和 Harness
文章介绍编码智能体和 Agent harnesses 设计,阐述 LLM、推理模型与 Agent 关系,指出 harness 是让 LLM 在特定任务更好用的关键。还详细讲解 Coding harness 六个核心组件,并对比了 OpenClaw。