「RAG性能优化」共找到 2987 篇相关文章
突破瓶颈,嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL,解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放,有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少,成果将在2025年DAC大会展示。
Agentic RL 后训练资源怎么分?港中文、恒生大学提出 Libra,吞吐最高提升 3 倍
大语言模型走向“完成任务”,Agentic RL 后训练让系统工作负载不稳定。港中文和恒生大学团队提出 Libra 资源管理系统,统一优化训练与 rollout,在多任务中提升吞吐,论文与代码已公开。
GPT-5.2破解数论猜想获陶哲轩认证!OpenAI副总裁曝大动作:正改模型核心设计,吊打90%研究生但难出颠覆性发现
OpenAI 发布由 GPT - 5.2 加持的科研平台 Prism 并免费开放。OpenAI 副总裁 Kevin Weil 回应入局科研领域问题,称模型能力超 90% 研究生,但难有颠覆性发现,还透露将优化模型设计。
AI牛马实现“干中学”!上海AI Lab联合推出智能体自我进化新框架
上海人工智能实验室等研究者提出MUSE智能体框架,让智能体实现“干中学”。它围绕分层记忆模块,通过先做、再反思、然后进化,解决现有智能体痛点,实验表现出色,还展望了未来优化方向。
对抗协作+原型学习!深北莫FedPall开源,联邦学习破局特征漂移,准确率登顶SOTA
深圳北理莫斯科大学人工智能研究院在ICCV发表FedPall算法,结合原型对比与对抗协作学习,在多种特征偏移数据集获SOTA性能。该算法通过多步骤训练缓解特征漂移,在多个公开数据集表现出色。
英伟达下一代GPU登场,Rubin CPX一次推理数百万Token,网友:这是头野兽
在周二的AI基础设施峰会上,英伟达宣布推出专为超100万token长上下文推理设计的Rubin CPX GPU。它将与其他产品组成新平台,性能卓越,还能复用现有平台,预计2026年底上市。
Claude翻车:Opus 4.1白天退化,Anthropic承认并回滚更新
发布即拿下各项SOTA的Claude Opus 4.1翻车,用户反馈其变得迟钝,官方承认处理某些请求时质量退化,如白天推理性能下降,使用限制不明确,还会暴露API密钥,官方已回滚版本。
清华校友出手,8B硬刚GPT-4o!单一模型无限工具调用,终结多智能体
MIT等机构推出TIM和TIMRUN组合拳,突破模型token天花板。TIM将推理建模为任务树,TIMRUN优化内存管理。二者结合支持长程推理,实现单模型高效推理,简化智能体构建,在多方面表现出色。
我在哪?要去哪?要怎么去?字节跳动提出Astra双模型架构助力机器人自由导航
当今机器人导航系统在复杂室内环境面临挑战,字节跳动研发创新双模型架构Astra,含Astra - Global与Astra - Local子模型。经实验验证其性能佳,未来有广阔应用前景,但也存在需改进之处。
ACL2025 | 代码助手火了,但安全吗?所有模型评估结果都很扎心
近期,GitHub Copilot、ChatGPT等AI代码生成工具爆火,效率显著提升,但代码安全性存疑。北大团队用CoV-Eval评测20款主流大模型,结果不佳,论文还给出优化方向,呼吁代码上线前严格测试。