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黄仁勋出手!45倍性能暴涨,英伟达定义物理AI新纪元
在SIGGRAPH 2025上,英伟达发布「物理AI」全家桶。展示完整生态,含新硬件、仿真平台和AI模型。如RTX PRO 6000服务器显卡性能涨45倍,还推多款模型,应用于多领域,推动物理AI落地。
超越 Prompt 和 RAG,「上下文工程」成了 Agent 核心胜负手
本文称「上下文工程」成 Agent 核心胜负手,它指在正确时间为 Agent 提供正确信息,超越 Prompt 和 RAG。文章归纳五大策略,如转移、压缩等,并结合 *The Bitter Lesson* 启示,探讨构建面向未来的 AI Agent。
让LLM互相“审稿”:简单的LLM Collaboration/Ensemble方法实现7%性能提升
文章提出LLM-PeerReview方法,受学术同行评审启发,含评分、推理、选择模块。采用‘翻转三元评分技术’减少偏差,实验显示该方法超单一LLM及LLM Ensemble基线,性能提升显著。
黄仁勋:每天都在用AI,提示工程可以提高认知水平
黄仁勋在CNN访谈称每天用AI,认为提示工程是高级认知技能,AI会重塑工作非消灭岗位,还提及中国市场重要性,宣布H20获批入华、将发新显卡RTX Pro,不过其他专家看法不一。
SRO架构赋予Qwen-2.5-VL推理能力,性能飙升16.8%
文本领域推理模型成就大,但扩展到多模态大语言模型遇阻力,如冷启动初始化不足等。为此提出 SRO 三阶段训练框架,经测试,ReVisual - R1 平均性能提升 16.8 个百分点。
从狂热到工程、组织实践,OpenClaw这阵风能刮多久?
OpenClaw在中国开发者圈引发热潮,英伟达黄仁勋赞誉其为增长最快的开源软件。3月21 - 22日OpenClaw中国行将在12座城市同步举行,活动围绕其规模化使用、企业落地等具体问题展开,标志着其从热梗走向工程实践。
Devin CEO:别搞多智能体!Anthropic:我们性能提升90%!
最近,开发Devin的Cognition CEO发文称不要构建多智能体系统,而Anthropic分享构建多智能体研究系统,性能提升90%。Cognition认为多智能体协同难,坚持单线程线性Agent;Anthropic用工程设计绕开瓶颈。二者因任务类型不同观点有别。
跳过88%专家,保住97%性能!MoE推理的正确玩法| CVPR’26
多模态大模型走向大规模,MoE架构虽降低计算开销,但推理成本仍高。香港科技大学等团队提出MoDES,它是training - free动态专家跳过框架,能跳过88%专家还保留97%性能,推理速度提升2倍。
Ollama升级模型调度系统:内存管理更精准,多GPU性能提升
Ollama升级模型调度系统,精确测量运行模型所需内存,带来内存崩溃减少、GPU利用率提高等改进。Gemma3、Mistral - small3.2等模型性能提升,更多模型正迁移,还在开发iGPU支持,评估NPU支持。
AgentCPM-Explore开源,4B 参数突破端侧智能体模型性能壁垒
清华大学、中国人民大学等联合研发的 AgentCPM-Explore 开源,基于 4B 参数在深度探索任务上表现出色,打破参数壁垒,开源全流程基建,还探索出提升小模型性能的方法。