「自我优化框架」共找到 2870 篇相关文章
Kimi K2技术报告正式发布:“保姆级”深度解析,一文读懂万亿参数智能体的所有秘密
Kimi K2技术报告发布,Moonshot团队用万亿+参数稀疏MoE架构等打造接近Claude - Opus的通用大模型。围绕训练稳定性等改进,有预训练、架构设计等多方面创新,为智能体领域提供可行路径。
TACO: 让 CLI Agent 在自主迭代中学会丢掉无用上下文
由多校及研究团队联合提出 TACO,这是无需训练、即插即用的终端智能体自进化观测压缩框架。它能让智能体学习压缩规则,过滤低价值输出,保留关键线索,实验显示其提升了任务成功率和 token 效率。
人多不管用!智能体团队别盲目扩张,最新综述给出三大维度
随着大语言模型驱动的多智能体系统快速发展,核心问题是有些系统规模扩大后会失稳、低效。美国、英国和澳大利亚研究人员提出三维分类框架描述大规模智能体网络,指出真正决定系统表现的是三种机制组合。
重塑你的vlog!PickStyle打造稳定的视频风格迁移模型
Pickford提出PickStyle,这是基于扩散模型的视频到视频风格迁移框架。它结合上下文–风格适配器和CS–CFG机制,能在保持画面连贯时准确迁移风格,还能避免闪烁等问题,不过也继承了基础模型部分缺陷。
传统云还在「卖铁」,下一代云已在「炼钢」:火山引擎xLLM如何一张卡榨出两张的性能!
大模型上线部署时推理成本高、算力投入大但效果不成正比,企业面临推理效率难题。火山引擎 xLLM 大语言模型推理框架性能极致,成本低,集成关键创新,还被集成到 AI 云原生推理套件 ServingKit 中。
帮大模型提速80%,华为拿出昇腾推理杀手锏FlashComm,三招搞定通算瓶颈
在大模型推理通算难题凸显的背景下,华为数学家祭出 FlashComm。它包含三项技术,分别在 AllReduce 通信、以存换传、多流并行方面优化,解决通信瓶颈,提升推理性能,未来还将围绕多方向创新。
比肩Claude Opus:阶跃星辰最强模型Step 3.5 Flash发布
阶跃星辰发布最强模型 Step 3.5 Flash,参数强大,性能与前沿顶级大模型并驾齐驱。其架构平衡算力与智力,有独特注意力布局;基础设施保障训练稳定;强化学习激发智能体潜能;评测数据显示战斗力强,未来还将持续优化。
英伟达帮你省钱,让大模型推理「短而精」,速度快5倍
过去大模型推理追求长链思维,导致推理链长、Token消耗大、响应慢。英伟达研究院的DLER研究给出解决办法,通过强化学习优化方法让模型‘短而精’,推理长度减超70%且准确率不变,还适用于大模型。
6个做AI和ML的奇技淫巧
作者整理了6个做AI和ML的技巧,如提前结束评估、超参数过度优化、精心挑选数据集等,指出现在90%的模型可能都用到其中不止一招,还介绍了自己用AI采集资讯发布到知识星球。
AI教母李飞飞最新长文:空间智能是AI的下一个前沿「LLM太局限了,缺乏现实根基」
AI教母李飞飞最新文章指出,以LLM为代表的AI技术虽改变世界,但缺乏现实根基。要让AI与物理世界互动,需迈向空间智能,她还提出构建世界模型框架及面临的挑战和应用前景。