「架构策略」共找到 2604 篇相关文章
单卡可跑18万原子！分子模拟的“规模焦虑”该终结了
至知创新研究院UBio团队发布的UBio-MolFM v1.5，是可进行分子动力学模拟的机器学习原子间势函数。它在精度和规模上有提升，实测中表现优于经典力场，架构、数据和训练都有创新，误差降45%，速度提8倍，现已开源。
Qwen3 变身扩散语言模型？不从零训练也能跑，30B参数创纪录
扩散语言模型（DLM）潜力大但训练难，Radical Numerics团队改造Qwen3-30BA3B，推出30B参数的开源扩散语言模型RND1-Base。该研究系统性研究A2D转换关键因素，成果超现有部分模型，还提出简单方法及训练策略。
GenAI 退烧后，这家企业正在用 “数据平台” 重构AI2B的底层逻辑
GenAI浪潮下，企业级AI落地难。矩阵起源举办新品发布会，其CEO王龙指出落地瓶颈已从大模型转向私域数据。该司推出MatrixOne和MatrixOne Intelligence，构建“数据智能飞轮”，MOI三层架构可打通数据到业务落地流程，还通过案例展现其解决实际痛点能力。
6.1B激活，三榜开源第一！蚂蚁·安诊儿医疗大模型发布
由浙江省卫生健康信息中心等联合研发的开源医疗语言模型AntAngelMed发布。它基于Ling - flash - 2.0，100B总参数仅激活6.1B达约40B密集模型性能，在多个权威医疗基准测评中居前列，采用三阶段训练流程，高效MoE架构。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆：基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开，深入探讨Agent Memory概念，聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现，详解存储、管理、检索技巧，还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。
硅谷顶级团队闭门会，让Agent活下来的共识，95%的AI Agent都死了
旧金山AI技术大会上，企业大佬指出95%的AI Agent在生产环境中失败，活下来的5%符合5个共识，包括做好上下文选择系统、重视安全权限与用户信任、将记忆作为架构决策、多模型编排及合理运用对话与GUI等，还提及被低估的方向。
SAPO：让强化学习告别“硬剪切”
强化学习是提升大语言模型推理能力的核心技术之一，但现有基于组的策略优化方法面临 token 级重要性比率高方差问题。GRPO 和 GSPO 采用硬剪切有学习信号丢失等缺点。为此提出 SAPO，用平滑门控函数替代硬剪切，实验效果良好。
GUI智能体训练迎来新范式！半在线强化学习让7B模型媲美GPT-4o
浙江大学与通义实验室团队推出UI - S1，提出半在线强化学习训练范式。它融合离线与在线学习优势，用三项关键技术构建核心架构，新评测指标SOP更贴近真实表现，实验显示UI - S1 - 7B性能卓越，逼近GPT - 4o。
模型训练最重要的依然是 Scaling —— 对话阿里通义千问 Qwen 多语言负责人杨宝嵩 | Open AGI Forum
本文是对阿里通义千问Qwen多语言负责人杨宝嵩的专访。他透露Qwen一开始就将国际化视作核心战略，团队建立文化标注体系确保内容安全合规。还谈到多语言推理难题及应对策略，认为扩大模型规模和数据量仍重要，合成数据是延续Scaling Law的关键。
社区供稿丨Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI发布2.4B参数量的视觉语言模型Jina - VLM，在多语言视觉问答任务达SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，处理问答等任务，对硬件要求低，多项测试表现优，还介绍架构、训练策略和上手方式。