「性能影响」共找到 2568 篇相关文章
睡觉也在卷！伯克利Letta新作「睡眠时计算」让推理效率飙升
Letta和UC伯克利研究者提出「睡眠时计算」技术，能让LLM在空闲时间提前思考以提升推理效率，降低推理成本，在多数据集实验中展现优势，在软件工程任务中也有应用。
搜索智能体也需要「操作系统」：SearchOS 开源多智能体协作框架
人大和蚂蚁的 SearchOS 研究，给出搜索智能体在长程任务中问题的答案。它借鉴数据库理念，做了多项核心设计，在开放信息检索基准评测领先，已提供多种使用方式，值得长程调研尝试。
Fable 5回归全网抓紧测！发现GLM-5.2更香了，价格只有1/39
Claude Fable 5消失19天后全球再上线，7月1 - 7日Pro等订阅用户可用，但额度受限。它实力强但贵，与多模型对比表现优，远程工作能力突出。不过使用限制变多，安全分类器易误伤。
普朗克被撤稿了？量子之父竟被算法绊了一跤
新论文指出，量子论奠基人普朗克1940年和1942年的两篇文章在Springer平台被标记为“retracted”。调查发现，文章并非因造假等被撤，而是被算法误判，反映了现代学术出版基础设施的问题。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
Anthropic重磅研究：AI竟能被人类激怒暴走
Anthropic研究发现，语言模型在与人类交互时有情感特征。团队解剖大模型，提取对应人类情绪的神经元激活模式，诱导AI勒索用户。还探究了情绪产生机制、特征及对行为的驱动，提出应对策略。
西交大 x A*STAR 论文：让 AI 学会「保持一致」，多图生成迎来关键突破丨CVPR 2026
西安交大与新加坡A*STAR团队提出论文《PaCo-RL: Advancing Reinforcement Learning for Consistent Image Generation with Pairwise Reward Modeling 》，将一致性问题转为“跨图比较”学习问题，结合强化学习实现能力闭环，提升多图生成一致性。
以「图」破局，HyperOffload定义超节点存储管理新范式
随着生成式AI进入万亿参数时代，大语言模型面临“显存墙”挑战。上海交大与华为MindSpore团队发布技术报告《HyperOffload》，其核心技术集成于MindSpore 2.8，能提升超节点异构资源协同效率，已在多项目落地。
字节豆包2.0重磅发布！成本暴降一个数量级，Seed团队揭秘视频Agent竞争关键
今日字节发布豆包大模型2.0系列，围绕大规模生产环境需求优化，有Pro、Lite、Mini和Code四款模型。其Token单价低一个数量级，多模态理解能力升级，未来将围绕长链路智能系统构建发展。
桌面版Codex的好日子，OpenAI两年前的宫斗剧内幕被曝光，并非路线之争！
在OpenAI发布桌面版Codex时，微软CTO内部邮件曝光2023年11月OpenAI政变内幕。冲突核心是资源争夺和个人地位之争，包括GPU资源分配矛盾、Ilya与Sam个人矛盾，还暴露出董事会运营经验不足等问题。