「推理优化技术」共找到 5284 篇相关文章
矩阵乘法可以算得更快了！港中文10页论文证明：能源、时间均可节省
香港中文大学10页论文提出新算法RXTX，用于计算矩阵与其转置的乘积XXᵗ。该算法结合机器学习搜索和组合优化技术，能源可节省5%-10%，时间节省5%，对多领域有深远影响。
LLM总是把简单任务复杂化，Karpathy无语：有些任务无需那么多思考
随着推理大模型和思维链普及，大模型有了‘深度思考’能力，但现在有些偏科，简单任务也复杂化。AI大牛Andrej Karpathy发长文指出该现象，认为是基准测试优化所致，大模型发展不能只追求分数。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
仅靠5000+样本，全新强化学习范式让30B轻松击败671B的DeepSeek V3
传统强化学习在创意写作领域举步维艰，蚂蚁技术研究院联合浙江大学开源全新强化学习范式Rubicon，构建10000+条「评分标尺」，拓展应用至主观任务领域，其30B模型用5000样本超越671B的DeepSeek V3。
刚刚，商汤内部两万字复盘曝光：多模态通往AGI核心路线首次公开
商汤科技联合创始人林达华撰写万字长文，剖析将「多模态通用智能」视为技术战略核心引擎的原因，探索组织及战略层面的思考。文章回顾商汤多模态之路，探讨多模态通向AGI的原因、构建路径等关键问题。
黄仁勋做客美国第一播客：每天都在担心英伟达倒闭
英伟达CEO黄仁勋做客美国第一播客Joe Rogan，畅谈AI底层逻辑与技术演进，还分享英伟达创业历程。他指出AI已从检索转向推理，数据中心成“AI工厂”，并坦言每天担心公司倒闭。
狂拿大模型明星订单，一家清华系HPC-AI Infra公司浮出水面
本文介绍清华系计算创业公司是石科技，其93年创始人闫博文不囤算力仍拿下大模型明星公司订单。团队技术实力强，3次获戈登·贝尔奖。公司构建全栈能力，为多领域提供服务，未来想以算力赋能各行业。
SIGGRAPH Asia 2025：摩尔线程赢图形顶会3DGS挑战赛大奖，自研LiteGS全面开源
12月17日，在SIGGRAPH Asia 2025上，摩尔线程凭自研LiteGS获3DGS重建挑战赛银奖。3DGS是下一代图形渲染技术，有巨大潜力但训练耗时久。摩尔线程开源LiteGS，实现全链路协同优化。
如何让Agent更符合预期？基于上下文工程和多智能体构建云小二Aivis的十大实战经验
文章围绕云小二Aivis项目，分析Agent不按预期输出的原因，从预期和技术层面展开。还总结十大优化经验，如清晰预期、精准投喂上下文等，为构建和调优Agent提供参考。
作为软件架构师使用 AI 的经验
Avraham Poupko 在 OOP 大会分享软件架构师用 AI 经验，认为软件架构师不会被 AI 取代，AI 适合探索权衡、提炼语言，但缺乏情境推理和情感智能，人类在这方面更有优势。