「大型混合推理模型」共找到 2313 篇相关文章
刚刚，Claude 4.1 发布
刚刚，Anthropic 发布 Claude Opus 4.1，对智能体任务、编码和推理能力全面升级，付费用户已可使用。未来几周还有重大改进。它在多方面能力提升，碾压对手，网友反应热烈。
腾讯太极团队实现DeepSeek模型业内H20最高性能15800+ tokens/s
腾讯太极团队揭秘实现DeepSeek模型15800+ tokens/s业内H20最高性能的方法，通过PD分离、多层MTP优化等全栈优化方法论，还介绍多机性能优化方案，后续预计性能突破20000 tokens/s。
国产芯片比英伟达整体效率更高！？华为 CloudMatrix384 超节点首曝论文，跑 DeepSeek 效率超越英伟达
今年4月，网上曾争论华为芯片效率是否超国际主流。近日华为团队论文公开，阐述在CloudMatrix 384超节点部署DeepSeek大模型细节，性能指标超英伟达体系，还介绍架构、软件栈及适配优化方案。
12年首次大改！真有人喜欢苹果的“液态玻璃”吗？至少Flutter 开发者的噩梦开始了
在 WWDC 2025 上，苹果宣布在多操作系统引入‘液态玻璃’新视觉风格，是 12 年来最大 UI 革新。这或成苹果移动端外观重大转变，但也掩盖其 AI 落后现状，还让开发者面临功耗、适配等挑战。
MiniCPM 4.0来了！220倍极速狂飙，端侧模型的比赛，结束了
面壁智能联合清华发布MiniCPM 4.0，极限场景220倍加速。它是首个原生稀疏模型，有三级火箭推理加速体系，性能强，适配全平台，应用广泛，或成端侧AI分水岭。
ICLR 2025 Oral | LLM也有从众心理！
浙江大学团队论文指出，多AI协作系统存在“群体思维”，多个AI共同决策时会盲目跟多数意见。研究者开发BenchForm测试平台验证LLM从众行为，还分析原因、给出让LLM更独立的方法，指出从众利弊及未来挑战。
快手&中科院 | 提出多模态奖励模型：R1-Reward，比SOTA模型提升5%-15%！
多模态奖励模型对提升多模态大语言模型表现至关重要，但现有强化学习算法用于训练存在问题。快手、中科院等团队提出 R1 - Reward，在基准上比 SOTA 提升 5% - 15%，还在快手业务场景成功应用。
多模态技术爆发元年，行业应用如何落地？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目，邀上海交大赵波、快手高欢、腾讯邵帅探讨多模态大模型。谈及技术挑战、开源闭源、行业落地等，还分享精彩观点，如先大后小蒸馏提效，垂直模型现阶段更优。
从自己出题到自己选题：耶鲁新方法让大模型 Self-Evolution 又进一步
本文解读了耶鲁、斯坦福等多机构联合提出的INFUSER大模型自进化新方法，针对现有方法仅以难度筛选训练数据的缺陷，提出用影响力分数筛选高价值训练题，实现双模型协同动态进化，实验验证效果显著。
OceanBase湖库一体，重新定义AI数据库
AI时代数据库面临变革，使用者从人类应用扩展到Agent，管理的数据和承载的工作负载也发生变化。OceanBase坚持一体化设计，发布湖库一体的AI数据库，解决AI生产系统的数据基础设施问题。