「Token优化」共找到 1832 篇相关文章
AGI是否需要世界模型?顶级AI专家圆桌论道,清华求真书院主办
2025年7月20日,2025基础科学与人工智能论坛举行,孙茂松、刘铁岩等顶尖AI专家围绕AI根本问题展开讨论,涉及因果性、世界模型、原创能力、算力等方面,为AI技术发展勾勒图景与挑战。
0.016%参数撬动18%性能:关键表征微调破解LLM推理瓶颈
大语言模型在推理任务依赖思维链技术,传统PEFT方法需修改大量参数,新兴ReFT虽只需调整少量参数,但存在不足。本文提出CRFT,仅用0.016%参数量就提升性能,为轻量化推理增强开辟新路径。
创智突破:AI首次自主发现106个超越人类设计的神经网络架构
创智学院团队发布的AI超智能系统ASI - ARCH,自主发现106个超越人类设计的神经网络架构,建立“科学发现缩放定律”,实现从“自动化优化”到“自动化创新”转变,还将成果开源推动研究发展。
如何利用pytorch memory snapshot进行显存分析
文章聚焦于用pytorch memory snapshot分析模型训推显存消耗,不讨论工具使用,侧重解读记录内容。以混合精度训练为例,介绍各步骤显存管理细节,还给出单层、双层模型及zero1训练的显存分析。
Qwen3-Embedding 全揭秘:从技术到服务,打造高效AI产品的关键路径
文章全面揭秘 Qwen3-Embedding,介绍其核心原理、优势、应用场景。还给出在 PAI 和百炼平台的使用方法,含部署、推理、微调等。通过对比实验,凸显其低延迟、低成本特点,未来将成语义理解核心设施。
阿里深夜开源王炸Agent!硬刚OpenAI,性能全面SOTA!
过去半年,开源Agent在解决复杂难题时难敌OpenAI。昨天阿里通义开源WebSailor模型,用完整可复现方法论挑战闭源霸权,通过构造L3合成数据、取精华训练轨迹、两步走训练策略提升性能。
如何像 Manus 交付业务需求-- OneAgent + MCPs 范式
文章介绍 Agent 发展历程,从单一 LLM 调用到 OneAgent + MCPs 范式。Manus 是 Loop 框架典型代表,将其与 Cline 开发范式结合企业 MCP Server,可完成多业务需求。同时指出该范式不足及发展方向,还介绍强化学习应用。
每秒生成超30帧视频,支持实时交互!自回归视频生成新框架刷新生成效率
微软研究院与北大联合发布Next - Frame Diffusion (NFD)新框架,通过帧内并行采样、帧间自回归等方式,让视频生成在保持高质量的同时,效率大幅提升,还采用多项技术进一步优化。
MSRA清北推出强化预训练!取代传统自监督,14B模型媲美32B
微软亚洲研究院联合清北提出全新预训练范式RPT,将强化学习融入预训练,把预训练语料库重构为推理问题集。实验显示RPT-14B表现出色,在多方面媲美甚至超越32B模型,未来RL或在LLM预训练掀起风暴。
智谱清言微服务架构转型实践——基于 CloudWeGo 的技术演进
本文由智谱清言资深后端开发工程师肖文彬整理,阐述其从单体架构到微服务体系的转型实践。随着业务发展,传统单体架构显瓶颈,智谱清言开启转型,分享挑战、架构设计、技术选型等经验,为相关团队提供借鉴。