「推理框架开发」共找到 4661 篇相关文章
国产新模王Qwen3.7-Max,海外开发者已经沸腾了
阿里通义千问团队发布的 Qwen3.7-Max,或为面向 Agent 时代的旗舰模型。它能自主跑 35 小时、完成 1158 次工具调用,内核优化不掉线,多项评测领先,应用场景丰富,已上线且兼容主流框架。
基于闪电注意力机制,创新高效开源大模型
传统Transformer架构处理长文本和复杂推理任务有效率瓶颈,多数领先模型仍依赖传统注意力设计。MiniMax开源基于闪电注意力机制的专家混合模型Minimax,从架构、创新模块、训练框架等多方面优化,表现突出。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。
告别「一条路走到黑」:通过自我纠错,打造更聪明的Search Agent
为解决知识实时性和推理复杂性挑战,搜索智能体(Search Agent)应运而生,但缺乏自我纠错能力。腾讯联合清华提出 ReSeek 框架,引入动态自我修正机制,还构建 FictionalHot 数据集评估,实验效果良好。
内存直降50%,token需求少56%!用视觉方式处理长文本
在NeurIPS 2025论文中,南京理工大学等校研究团队提出VIST框架,为大语言模型长文本高效推理提供视觉解决方案。它模仿人类阅读机制,让模型具备选择性阅读能力,减少Token需求和内存使用。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估,得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异,还指出工具使用瓶颈等问题,且开发预测模型辅助架构选择。
一行命令,让任何软件秒变AI神器!这个GitHub项目杀疯了
AI智能体推理强但使用专业软件能力差,现有解决方案不佳。CLI - Anything自动化框架打破困境,能让AI通过命令行控制软件,为13款软件生成CLI,有7阶段流水线,多场景适用,介绍了使用方法和项目地址。
MMAR与AudioTrust技术解读,音频大模型评测前沿进展分享 | AI Bench Talk直播预告
司南评测集社区 CompassHub 收录多维度评测集。此次 AI Bench Talk 直播聚焦音频大模型,将分享评估其深度推理能力的 MMAR 及全方位可信评估框架 AudioTrust,还设圆桌讨论多模态/音频大模型相关议题。
成本暴降88%!通义实验室、北大发布ZeroSearch,无需搜索即可激活LLM检索能力
信息检索能力对提升大语言模型推理表现至关重要,但现有方法在训练中面临文档质量不可控和搜索 API 成本高昂两大挑战。为此,通义实验室和北大提出 ZeroSearch 框架,无需真实搜索即可激活 LLM 检索能力,显著降低成本。
对标GPT-4o和香蕉!浙大开源ContextGen:布局身份协同新SOTA
浙江大学ReLER团队开源ContextGen框架,攻克多实例图像生成中布局与身份协同控制难题。基于Diffusion Transformer架构,用双重注意力机制实现布局精准锚定与身份高保真隔离,在基准测试中超越开源SOTA模型,对标GPT - 4o等闭源系统。