「自适应可控推理」共找到 2226 篇相关文章
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
写Verilog、调CUDA，总翻车？工业代码大模型开始学会「先想后写」了
工业代码大模型缺的往往是‘想’的能力。北航联合多家单位提出的InCoder - 32B Thinking，让模型结合工业环境思考，通过ECoT从错误中学习，用ICWM提前预判结果，还能自适应思考深度，且模型与代码已开源。
LM Studio宣布支持在Mac上跑Qwen3-Next 80B模型
LM Studio宣布支持基于MLX框架在Mac上运行阿里Qwen3-Next 80B模型。该模型虽总参数量达800亿，但每次推理仅激活30亿。第三方评测显示其4bit量化运行效果好，不过实现GGUF格式支持尚需时间。
24张图，从GPT-2到gpt-oss，看OpenAI开源模型技术演进
2025年8月OpenAI释出gpt-oss-20b与gpt-oss-120b两个开源权重模型。文章梳理了从GPT - 2到gpt - oss的技术演进，拆解关键创新点，对比了与Qwen3的差异，介绍训练推理细节、实测体验及与GPT - 5跑分对比情况。
3种主流AIPPT实现方式详解，最复杂的有开源方案。
文章介绍三种主流AIPPT实现方式。图片生成式能按需求画PPT，速度快成本低但难调整；网页编程式效果与模型和提示词相关，易调整、数据精准；模板式有盈利案例，用模板填内容，较可控但实现复杂，还有开源项目PPTAgent可参考。
Axiom Math 对谈 SGLang：模型的下一步是可验证，结果层才是真正的护城河
在AGI Playground 2026圆桌论坛，Axiom Math联合创始人等探讨AI核心问题。提到AI进入生产环境，可验证或成瓶颈，还从长任务智能体、推理基建等多方面深入交流，如模型验证、基建优化等。
AI看图一本正经胡说八道？「一拉一推」让模型看得全又准｜微软x清华
随着视觉 - 语言模型（VLM）推理能力增强，‘看错’问题凸显。现有方法有局限，微软亚洲研究院与清华提出BiPS，从训练阶段重塑模型‘看图方式’，通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’，实验效果显著。
先说个暴论：不懂代码的人，才最喜欢 Vibe Coding。
文章指出不懂代码的人爱Vibe Coding，还介绍AI Coding赛道跨行、跨文件补全方向。分析基于AST的上下文构造、提升速度的方法，提及AI IDE采纳率问题，认为实际项目中NES可控度更高。
AI秒懂短视频，快手大模型Keye-VL理解力爆表！技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源，能深度融合多模态信息，在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播，邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。