「MoS混合存储」共找到 431 篇相关文章
CAG又回来了，这次它带着RAG！
文章对比CAG和RAG，指出CAG虽解决RAG部分痛点，但有根本限制，对海量变化知识库，RAG不可替代。Aurimas将二者结合做「动态混合层」效果好，还给出实施架构和关键点。
一篇持续强化学习技术最新综述
文章对持续强化学习（CRL）进行全面考察，关注其核心概念、挑战和方法，提出新的分类体系，从知识存储和/或转移角度将CRL方法分为四类，并分别介绍各类方法特点。
蚂蚁集团扩散大语言模型新突破：超800Token/s，速度与质量兼得
蚂蚁集团将LLaDA更新到2.1，通过引入“草稿 - 编辑”机制，打破扩散模型推理速度与质量的对立僵局。它有极速和质量两种模式，还采用混合训练流程及强化学习，在多基准测试中表现出色。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
刚刚，DeepSeek新模型MODEL1曝光，3处架构升级！
DeepSeek更新FlashMLA时曝光新模型MODEL1，从diff看它在MLA KV-Cache存储与访问方式上和V3/V3.2系列有3个本质差异，如物理排布更紧凑、引入‘extra’两段式cache、头维固定512×512。
破解空间智能数据稀缺难题，影石开源DiT架构全景生成模型，在线可玩
影石研究院团队推出基于DiT架构的全景图像生成模型DiT360，设计分层混合训练框架，结合透视与全景图像数据，提升真实感和几何一致性。它支持多任务，优于现有方法，为三维场景生成提供新思路。
deepseek-V4算法工程技术深入浅出
文章围绕deepseek V4技术报告展开，指出当前大模型训练不充分，介绍了算法层面如混合注意力机制、模型结构优化、优化器等，工程层面如细粒度专家并行、算子内核开发等，以及后训练的范式转变和领域专家网络蒸馏等内容。
突发！Qwen更新模型，全面超越kimi k2，强的离谱，主打Agent
Qwen小更新非推理模型性能强劲，各项指标超kimi k2，与Claude opus 4持平，Agent能力亮眼。Qwen团队告别混合思维模式，新模型上线，独立训练两模型，新版本多方面提升，团队称还有大招。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
综述238篇遥感微调！清华院士团队指出9大方向 | CVMJ
在大数据和大模型推动下，遥感微调技术从全参数微调发展到混合微调。清华等团队在CVMJ期刊梳理技术脉络，涵盖适配器、提示等微调方法，还指出9个潜在研究方向，助力遥感技术应用。