「测试时路由框架」共找到 3168 篇相关文章
苹果新作：内化视觉思考，推理提速 5 倍
Apple研究团队提出Internalized Visual Thinking（IVT），一种将预测性世界建模能力内化到模型表征中的后训练框架。它在训练时预测未来，推理时直接回答，相比Visual CoT推理提速超5倍。
本地运行、支持视觉与工具调用：Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer，采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计，能在消费级硬件运行，经多项优化，在基准评估中表现出色，还支持多种框架。
讲透 Graph Engineering【2】：从画出一张 Graph，到真正把它工程化。
本文探讨 Graph Engineering 在工程落地的关键问题，介绍 Graph 几种基础协作模式，如顺序协作、动态分流等，还提及从 Graph 到 Engineering 的关注点、开发的主流框架与趋势，最后提醒别为了 Graph 而 Graph。
商汤SenseNova U1深度拆解，原生统一架构终结缝合时代
文章深度拆解商汤科技开源的新一代模型「日日新 SenseNova U1」，介绍其基于 NEO - Unify 原生统一架构，在数据、训练与推理深度协同，多维度测试成绩亮眼，代表多模态从拼接走向原生建模新方向。
盛大AI研究院新作：流式生成超越非流式，一句话让虚拟人动作丝滑如真，推理延迟仅1帧
盛大AI研究院与东京大学联合提出FloodDiffusion，首个基于定制化扩散强制的流式人体动作生成框架。它能零延迟生成无限长动作序列，解决了现有方法的问题，在多数据集评估中表现优异。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
OmniHuman-1.5：让数字人拥有“思考”的视频生成新范式
现有视频数字人模型难捕捉角色本质，字节提出 OmniHuman - 1.5 框架。其核心创新是用 MLLM 提供语义引导、提出多模态 DiT 架构和伪末帧设计，使模型融合多模态信号，生成高质量角色动画。
文心大模型 4.5 系列正式开源，涵盖 10 余款模型
6月30日，百度正式开源文心大模型4.5系列，含10款模型，实现预训练权重和推理代码全开源。可在飞桨星河社区等平台下载，百度实现框架与模型“双层开源”，技术创新多，性能表现优。
3D多光照场景渲染！GRGS带来真实感重光照
哈工大提出通用3D高斯框架GRGS，用于多样光照下高保真人体新视角合成。它采用前馈监督策略，支持可编辑光照，结合物理着色与神经网络推断，合成逼真效果，但处理透明材质和纤薄结构欠佳。
任何错误只犯一次：TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践
文章聚焦 TencentDB Agent Memory 的团队记忆实践，从组织协作现状出发，阐述其原理、结构、构建方法，通过多方面测试验证其价值，提炼出设计原则，指出其核心是治理系统，目标是提升协作带宽。