「策略性能提升」共找到 4617 篇相关文章
狂涨26.5K star!一个接口搞定20+AI大模型,开箱即用,太香了!
文章介绍开源项目One API,它是LLM API管理与分发系统,能统一管理主流AI模型,用一个接口搞定调用。有友好界面和可视化操作,在Github获26.5K star,还介绍其性能特色、安装使用方法。
Hugging Face开源顶级模型:双模式推理+128K上下文,最强3B
今天凌晨,Hugging Face开源顶级小参数模型SmolLM3,参数30亿,性能超同类。它有128k上下文窗口,支持6种语言、双推理模式。架构细节等全开放,联合创始人强烈推荐,称是3B领域SOTA。
无需SFT也不用RL,样本级推理优化神器SLOT来了,准确率轻松+10%
西湖大学MAPLE实验室开发的SLOT方法,无需SFT和RL,让模型推理时“临时学习”具体问题。它简单易实现,计算开销小,能使模型准确率大幅提升,还无需额外资源,在各规模模型上效果显著。
AI根本杀不死老语言,TypeScript和Python的王朝将会继续!TypeScript之父:没有编译器,AI连重构都不会
前 Meta 资深工程师 Ryan Peterman 对话 TypeScript 之父 Anders Hejlsberg,谈及 TypeScript 编译器从 JavaScript 移植到 Go 的考量,反驳‘AI 将写完所有代码’等论调,指出主流语言地位会因 AI 更巩固,初级工程师不会被取代。
重磅!华为何庭波正式提出τ缩放定律,晶体管密度直指1.4纳米,麒麟2026首发验证
2026年,华为何庭波提出τ缩放定律,主张将时间常数τ作为半导体演进首要优化目标。该定律在手机端和AI数据中心验证有效,还涉及产业结构变化,但仍有工具链、工艺变异等问题待解。
The Batch: 944 | Llama 之后的时代
Meta发布首个AI模型Muse Spark,是多模态推理模型,在部分健康和多模态测试领先,编程与智能体任务有不足。Meta披露技术细节少,该模型基准测试有竞争力,但其从开放转向封闭引开发者担忧。
英特尔:CPU的痛就像送外卖
英特尔将优化CPU痛点比作送外卖,推出二进制优化(IBOT)技术,还升级硬件酷睿Ultra 200HX Plus。数据中心方面,英特尔DCG老大Kevork Kechichian认为Agentic AI使CPU重回舞台中央,并分享转型思路。
Transformer与RNN合体,谷歌打下显存门槛,解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术,通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」,兼顾 Transformer 与 RNN 优势,能处理更长文本、降低推理资源门槛,实验显示有良好效果。
拒绝计算“一视同仁”!Elastic Attention:让大模型学会“看人下菜碟”
现代大语言模型用全注意力机制计算复杂度高,现有混合注意力策略是静态的。为此提出Elastic Attention,引入轻量级Attention Router,具备动态路由等亮点,在主流模型测试中效果好。
奥特曼小号泄密:OpenAI代码工作100%交给Codex!工程师才揭底Codex“大脑”运行逻辑,碾压Claude架构?
近日,OpenAI工程师揭秘Codex“大脑”运行逻辑,介绍其智能体循环及构建提示词等过程。还提及用1个PostgreSQL主库和50个只读副本顶住8亿用户,同时持续探索数据库性能极限。