「推理系统优化」共找到 4345 篇相关文章
LeCun离职后不止创一份业!押注与大模型不同的路线,加入硅谷初创董事会
离开Meta后,Yann LeCun创立AMI,还加入Logical Intelligence任技术研究委员会主席。该公司推能量 - 推理模型,与主流大模型路线不同,其Kona模型在数独测试上表现远超大模型。
GPT-5.1凌晨突袭,奥特曼听劝!全网呼唤的人味回来了
今天,OpenAI GPT-5.1「全家桶」登场,Instant和Thinking同步上线。模型情商智商双核升级,更聪明且聊天有人味。OpenAI还优化自定义ChatGPT语气选项,新功能将逐步开放。
阿里开源SmartResume,简历解析无需手工
阿里在Hugging Face和ModelScope上开源智能简历解析系统SmartResume,能将多种格式简历转为结构化数据,分三阶段工作,性能优于基线方法,为HR和开发者提供工具。
Databricks收购Mooncake,Lakebase想给AI应用换个“心”
Databricks收购Mooncake Labs,旨在推进为AI智能体优化的新型OLTP数据库Lakebase。它基于Postgres,想让数据直接用于工作负载,省去ETL流程,简化AI应用后端数据架构设计。
首个MCP架构、只50行代码就能实现高效RAG的开源框架UltraRAG 2.0
检索增强生成系统(RAG)复杂度提升,使科研人员面临高昂工程实现成本。清华大学、东北大学、OpenBMB等联合推出UltraRAG 2.0,基于MCP架构,降低技术门槛与学习成本,让科研专注创新。
第一个用物理做计算原语的大规模生成模型Un-0来了,或将AI能耗降低1000倍?
Unconventional AI 发布首个以物理为计算原语的大规模生成模型 Un-0,由‘模拟耦合振子系统’驱动。其目标是降低 AI 能耗,在 ImageNet 64×64 上 FID 达 6.74,质量接近部分主流传统图像生成方法刚发布时水平。
OpenClaw 实战:一个人、一台 Mac、六个 AI Agent — 从"能聊天"到"能干活"的工程实战
本文分享 OpenClaw 实战经验,介绍 1 编排者 + 5 专业 Agent 团队运作,阐述上下文管理、记忆成长、多 Agent 协作等核心工程问题及解法,还给出系统搭建步骤和技术栈参考。
750篇论文,彻底把统一多模态模型摸清了
未来迈向AGI需多模态AI系统。南大等联合发表综述,涵盖754篇文献。分析传统路线痛点,介绍统一多模态模型定义、技术路线、训练方法等,还提及应用场景及未来方向。
1.5K Star!网页提取神器 webclaw:让 AI 精准抓取网页核心内容!
webclaw是专为AI工作流打造的高性能网页提取工具,能把网页转成适合大模型的内容。它有Token优化、极速响应等亮点,支持多种安装和使用方式,解决了传统抓取工具的痛点。
谷歌分布式训练开启另一轮扩展定律!百万芯片高压高故障仍然零全局停机
谷歌Decoupled DiLoCo研究打破大模型训练锁步模式,让集群各部分异步汇合。模拟数百万芯片高压训练时零全局停机、性能无损,还能提升系统有效工作时间,有算力撷取和异构计算等红利。