「多LLM系统」共找到 5928 篇相关文章
LLM长文本内卷，谁是真英雄？告别跑分玄学，我们需要一把“公道秤”
OpenNLG Group做了统一长上下文评估框架LOOM - Scope，兼容主流benchmark、model和长上下文加速方法。该框架围绕BENCHMARK、DEPLOYMENT和EVALUATOR三大核心模块，还提出LOOM - Bench应对评估成本制约。
比女皇报告还炸裂！67页AI深度调研刷屏，全球LLM大决战真正开始
硅谷财富管理巨头Iconiq Capital发布《2025年AI现状报告》，实测300家AI公司落地路径，揭示AI从概念走向实战的七大真问题，解析从构思到部署AI产品路径，核心关注高效构建、规模化落地等。
田渊栋：连续思维链效率更高，可同时编码多个路径，“叠加态”式并行搜索
AI大牛田渊栋团队利用连续空间“叠加态”让大模型并行推理，提升图可达性等任务表现，为连续思维链提供理论支持。还设计注意力选择器等机制，实验显示连续思维链模型准确率更高。此外，田渊栋还是科幻小说家。
Knowledge还是Reasoning？具体分析LLM答案正确，不代表思考过程靠谱的问题
斯坦福/加州大学团队指出大模型答案正确不代表思考过程靠谱，传统评估忽略思考路径问题。团队提出双维度评估框架，透视模型思考过程，还测试发现不同领域决胜关键、最佳训练法不同，且框架正解锁新场景。
微软再放LLM量化大招！原生4bit量化，成本暴减，性能几乎0损失
微软公布BitNet v2，性能几乎0损失，占用内存和计算成本显著降低。它首次实现对1比特LLMs的原生4比特激活值量化，通过H - BitLinear模块处理异常通道，实验显示其在多方面表现优异。
中学生就能看懂：从零开始理解LLM内部原理【九】｜ 层归一化：神经网络的稳定器
本文是系列文章第九篇，介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念，指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络，还加入可学习参数，最后总结其作用与应用位置。
Speech LLM 的下一个突破口：你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」
语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’，此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构，从输入端破局，仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’，对多模态模型设计有启发。
700多个「坏模型」喂出AI测谎仪？Anthropic审计神器让AI自曝黑料
Anthropic故意训练近700个「有问题」模型，训了LoRA适配器（IA）让模型自报家门。IA在AuditBench平均成功率59%，但也存在幻觉、成本高、训练分布无指南等局限。
揭秘大模型Steering：从底层机理到系统评估，全面破解大模型行为控制之谜
近期《Science》研究表明可解析AI内部表征实现通用引导与监控。浙大联合阿里两篇ACL 2026主会论文，揭示Steering工作原理与能力边界，还开源一站式框架EasyEdit2，全面展示了Steering价值。
谷歌公开全新极限压缩算法：LLM提速8倍、内存占用狂降6倍，精度零损失
谷歌推出全新量化算法 TurboQuant，瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点，能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步，实验数据表现优异，将改变搜索格局。