「工程化挑战」共找到 2303 篇相关文章
信通院&清华提出FedRE：用「纠缠」搞定联邦学习三难困境 | CVPR 26
联邦学习中兼顾模型性能、数据隐私和通信开销是挑战，尤其在模型异构场景。信通院和清华联合团队提出FedRE框架，能适配异构与同构场景，保证性能同时保护隐私、降低开销。
重生之我在AI时代当老板：让一群Agent互相PUA
MiniMax推出新Agent Mavis，可组建团队完成任务。其Agent Team分工明确，能解决单Agent在长程任务中的痛点，还将开源。此外，TokenPlan和Agent Plan合并，性价比提升。
让大模型自己写代码、自己进化，GIM和港大这篇ACL主会，把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架，将Alpha从‘公式’升级为‘代码’，搭建7层21个智能体探索体系，让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法，还具可解释性。
独家｜前蔚来AI平台负责人白宇利创立「补天石科技」，聚焦具身数据 Infra 方向
前蔚来AI平台负责人白宇利创立上海补天石科技，聚焦具身数据Infra方向。该公司为机器人模型训练提供高效工程体系，首轮融资由红杉领投，团队正处早期组建阶段。
首个时空时序推理框架：让大模型真正读懂时空数据 | ACL'26
STReasoner是首个结合时间序列、空间结构和自然语言的推理模型，能识别异常源、追踪影响路径。研究团队构建数据生成框架和评测基准，采用三阶段训练策略，模型在多任务表现优，成本低且泛化能力强。
近期，不错的LLM Agent统一记忆框架综述~
随着GPT、Qwen、Claude等大模型能力提升，LLM-based Agent走向长期任务。论文提出统一框架拆解Agent Memory为四组件，围绕两个数据集复现比较10个方法，还设计出新的低token开销框架。
从99行代码复刻冰雪奇缘，到引领3D AI，胡渊鸣的公司凭什么「爆火欧美」？
胡渊鸣创立的 Meshy AI 爆火欧美，其产品 Meshy 带来 3D 建模效率革命。新模型 Meshy 6 精度高、可用性强，采用“3D 原生”路线。它还理顺生产流程，获大厂青睐，未来在技术、产品形态和游戏领域均有布局。
Agent不是关键！人大AiScientist实现23小时、74轮长程记忆
中国人民大学团队打造的AiScientist，旨在解决长程机器学习研究工程的持续性难题。它通过File - as - Bus机制稳定保存项目状态，在多轮实验中表现出色，提升科研效率，推动AI真正接手科研流程。
白春礼：人工智能促进科学研究范式变革
白春礼在浦江论坛探讨AI对科研范式变革的影响。他指出，当下科学研究体系面临发现机制、组织方式、知识生产方式的结构性重组，呈现新特征，同时也面临竞争、组织变革等挑战。
训练提速4.6倍！FP4+BF16双轨并行，NVIDIA×港大×MIT联手重新定义扩散模型训练速度上限
NVIDIA、港大、MIT团队提出Sol - RL，采用「FP4先探索、BF16再训练」框架，将扩散模型训练收敛速度最高提至4.64x，在速度与对齐效果间给出工程可行解法。