「后Transformer架构」共找到 3682 篇相关文章
Web 开发 AI 就选它?V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体!
Vercel推出新AI模型v0系列,采用复合模型架构,将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合,能提升代码生成质量,且基础模型升级时可快速替换,还训练了定制AutoFix模型。
直击CES:黄仁勋演讲后4个小时,苏姿丰带着她的“复仇者联盟”上台了|甲子光年
CES 2026上,英伟达CEO黄仁勋演讲后约4小时,AMD董事长苏姿丰登场,展示全栈AI战略。发布Helios架构、新GPU产品及Ryzen AI平台等,走系统工程与长期演进路线,欲抢AI基础设施市场。
英伟达改卖Token?黄仁勋GTC后发声:token就是AI新通货,值钱的不是算力,是“每度电的智商”
英伟达黄仁勋在采访中强调其是加速计算公司,非单纯 GPU 公司。他认为 AI 竞赛从拼算力变拼产出,token 是新通货,还阐述了 AI 瓶颈、架构发展、推理编程、CPU 角色等观点。
LangChain官方实测:多智能体架构怎么选?
构建AI Agent时,单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构,在复杂零售场景实验,对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本,还给出优化Supervisor架构的方法。
真正的AI竞争力,藏在大模型“后训练”这一步
当全球聚焦基座模型参数竞赛时,后训练变革正悄然发生。产业共识是,大模型后训练是AI落地产业必经之路。后训练技术从SFT演进至强化学习范式,企业应用也有了从技术到商业价值的完整链路。
SGLang × RoleBasedGroup(RBG):打通大模型推理PD分离架构规模化落地的“最后一公里”
PD分离架构对大模型推理部署意义重大,SGLang支持该架构且性能佳。但从测试到生产落地难,存在部署、资源、可靠性等问题。SGLang开源RBG项目,结合二者为PD分离架构生产化落地提供方案。
Agent架构搭建 ≠ 堆Skills
现在很多Agent架构以大量Skills为基础,但这种做法大概率会翻车。Skills机制让模型自行判断是否使用及何时使用技能,其判断不可靠,随着技能数量增多,系统可靠性变差,设计上需平衡灵活性与可控性。
8种LLM架构设计大比拼:从 DeepSeek-V3 到 Kimi K2,究竟有啥不同
文章对比了8种LLM架构设计,如DeepSeek-V3、OLMo 2等。介绍各模型关键技术,像DeepSeek-V3的多头潜在注意力和混合专家架构,还分析不同设计对性能、效率的影响,助读者了解LLM架构差异。
强化学习之父Richard Sutton最新演讲揭示OaK架构:通向超级智能的八步愿景
强化学习之父Richard Sutton在演讲中介绍OaK架构,认为它是通向超级智能的路径。他回顾对简单通用AI智能体架构的追求,强调从经验学习、拟合世界的重要性,还指出实现该架构需八个步骤,虽只是愿景但提供了发展路线图。
AI已迷失方向?强化学习教父Sutton最新发布OaK架构,挑战当前AI范式,提出超级智能新构想
强化学习教父理查德·萨顿认为人工智能发展已迷失方向,提出OaK架构回应探寻真正智能的需求。该架构是基于模型的强化学习架构,具备组件持续学习等特点,为通用人工智能指明路径,但面临持续学习和特征生成挑战。