「推理优化与部署」共找到 3521 篇相关文章
清华推出AI数学家!独立完成数学理论难题,自动调用基本定理、构建证明思路
清华团队推出AI Mathematician(AIM)框架,可将LRMs推理能力延伸至前沿数学研究。它由三大模块驱动,有两大核心策略。实验显示其能解决多个挑战性问题,虽有不足,但未来有望成数学研究核心驱动力。
今天起全员免费!GPT-4.1上线ChatGPT,首波实测:又快又听话,油腻感没了
今天凌晨起,GPT - 4.1可在ChatGPT中供所有用户使用。它专为编码任务和指令执行设计,推理效率高。首波实测反馈速度快、需明确指示且更清爽,性价比高,是日常编码的好选择。
DeepSeek又又又又发新论文了!这一次,他们重构了AI看图的方式
DeepSeek发布论文DeepSeek - OCR 2,指出传统AI看图方式有误,提出视觉因果流概念。其两阶段级联推理解法效果显著,还可能整合进即将发布的DeepSeek V4,有望实现原生多模态。
2篇最新论文,把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高,文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式,阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制,还提及开源系统亮点及相关论文。
MemOS:一种用于 AI 应用的记忆操作系统
大型语言模型缺乏记忆管理系统,限制其发展。MemTensor与高校联合开源MemOS,它将记忆视为可管理资源,有三层架构,系统化三种记忆类型。评估显示其在推理、检索、加速等方面表现优异。
开源 DeepSeek Harness 开箱即用客户端,还有几个易用插件
DeepSeek 发布了 DeepSeek Harness,坚持‘一切皆插件’理念。不过它使用门槛偏高,作者做了 Pilot Harness,优化 UI 与交互,添加侧边栏和文件树、服务商配置插件,还支持多系统。
大模型"温故而知新"实现了!无需历史数据,Octopus 效果超越全数据训练|CVPR‘26 Octopus
上海交通大学与vivo团队提出全新持续学习框架Octopus,首创无需历史数据的梯度正交化技术。实验显示,它在UCIT基准上表现超SOTA方法,还实现正向后向迁移,适合端侧部署。
硬件成本直降60%!原生分布式VS传统分库分表数据库
服务器硬件价格上涨,传统分库分表架构资源利用效率低。OceanBase 作为原生分布式数据库,通过多种技术优化资源,降低硬件依赖,多个案例显示其能大幅降低成本、提升性能,获 Forrester 认证。
最难AI毕业季逆袭指南!真人类的机会来了
毕业季年轻人面临职场竞争和AI冲击。Reid Hoffman建议毕业生将AI危机转为机遇,掌握AI技术、动态规划职业、利用人际关系和快速学习,让职业被AI优化,创造自己的未来。
微软开源2025 ICML获奖框架,终结大模型多轮对话严重缺陷
微软开源2025年ICML获奖框架CoLLabLLM,可解决大模型多轮对话缺陷。它由四大模块构成,经多轮对话模拟和奖励优化模型。在三大基准平台测试显示,能在多样任务中高效协作。