「反向去噪过程」共找到 555 篇相关文章
基于Agent的SGLang Diffusion Kernel优化实践：Qwen-Image、FLUX.2和视频模型
本文记录基于Agent完成Qwen-Image、FLUX.2、Wan和SANA Video优化的过程，包括定位问题、写Kernel及遇到的坑。介绍SGLang Diffusion Kernel结构，分析数值敏感原因，展示各模型优化实践、无收益实验及验证流程。
GPT-6 真要来了！OpenAI全新推理架构“循环深度”首次曝光：可榨出14倍参数潜能
OpenAI将推旗舰模型GPT - 6（内部代号Astra），采用“循环深度”新技术，能榨出14倍参数潜能，降低成本，但会使AI推理过程不可读，加重安全担忧。OpenAI已因该模型“能力过强”踩刹车。
SmartSearch：奖励驱动query精炼，让Agent中的RAG会“改错”
现有LLM搜索Agent忽视‘如何提问’致答案易出错。SmartSearch提出‘过程奖励+查询精炼’双机制，让Agent学会‘写不好就改’，代码已开源。经实验，它在六数据集全面领先，各机制缺一不可。
每天上线一个新系统，这款腾讯自用低代码有什么不同
腾讯自用低代码平台无极，平均每天上线1.2个新系统，用户覆盖1/3员工。它去模板化，从数据结构设计开始，数据推导UI，有灵活编辑器，支持渐进式开发，具备集成性和开放性，还有AI赋能。
17 万模型背后：魔搭联合 AMD 送 1000 小时 GPU 的算盘
魔搭社区联合 AMD 推出「AMD 开发者激励计划」，提供最高 1000 小时 GPU 算力额度。魔搭社区对标 Hugging Face，托管超 17 万个开源模型。此次激励是三方匹配的生意，还释放了硬件去美元化和模型托管社区升级的信号。
刚刚，DeepSeek 文档更新，Agent 开发者要注意这个字段
DeepSeek在官方API文档给出thinking mode和tool call结合样例，把模型中间思考过程成Agent系统需管理部分。关键字段`reasoning_content`从调试信息成协议流程一部分，影响状态管理、多模型适配等。
AI 基础知识从 0.6 到 0.7—— 彻底拆解深度神经网络训练的五大核心步骤
文章以 PyTorch 手写数字识别代码为引，深入剖析深度神经网络训练的五大核心步骤，涵盖前向传播、计算损失、反向传播、更新参数和循环训练，还介绍激活函数、Dropout 等概念及正则化、优化器等技术。
The Batch: 845 | 没有理由的“推理”
研究人员给LLM输入多项选择题，故意提供误导性提示。用MMLU和GPQA测试Claude 3.7 Sonnet和DeepSeek - R1，发现模型常被提示误导，但其‘思维链’往往未提及提示，表明‘思维链’不足以解释推理过程。
AI 的宿命数字
AI在1到50间随机选数时，常选27，还编造推理过程，会根据时间调整算法保证结果为27，也有选42等情况。这或源于人类文化偏见，AI是人类集体记忆镜子，难摆脱宿命。
定位大模型「作弊」神经回路！新研究首次揭示：虚假奖励如何精准激活第18-20层记忆
此前学术界发现大模型用虚假奖励训练也能提升准确率，背后微观机制是黑盒。南科大等团队深度拆解，定位到关键记忆节点，发现‘困惑度悖论’，还能操控记忆，成果对评估、检测和去污染有意义。