「深度学习框架」共找到 3301 篇相关文章
Learning from peers！让LRM互相「传纸条」的新协作方式大幅提高准确率和效率
当前主流大模型如QwQ - 32B存在“前缀主导陷阱”，推理开头出错会使准确率暴跌。研究者受“同伴互助”启发提出LeaP框架，设计三种路由策略，实验显示小模型能借此超越大模型，开创了多种可能性。
DeepSeek推理再提速80%，V4正式版定档7月中旬
DeepSeek两天前开源DSpark推理加速框架，已在V4预览版在线服务跑真实流量，使生成速度提升60% - 85%。DSpark化解推测解码问题，在多模型超Eagle3和DFlash。V4正式版7月中旬上线，将引入峰谷定价。
CVPR 2026 | 还在为AI「鬼画符」发愁？TextPecker即插即用破解文字渲染难题
在生成式AI浪潮中，视觉文本渲染仍是未攻克的核心难题。华中科技大学白翔教授团队等提出TextPecker，是基于结构感知的即插即用型强化学习优化策略，可适配主流生成器，提升视觉文本渲染性能，已被CVPR 2026接收。
OneSearch，揭开快手电商搜索「一步到位」的秘技
本文介绍快手提出的电商搜索端到端生成式框架 OneSearch。它有三大创新，包括 KHQE 模块、用户行为序列注入策略、偏好感知奖励系统。实验显示它在多方面提升显著，已部署于快手电商搜索场景。
一粒「扣子」，开启了Agent的全生命周期进化
2025年被视为Agent爆发元年，自年初通用Agent产品Manus出现后，其受关注程度空前。火山引擎Force 2025大会上，升级后的扣子成焦点，它从开发平台进化为全生命周期平台，覆盖开发、框架、调优、协作四大部分。
专访火思动力Kevin Ding：未来选择Agent，要看它过去三十天学会了什么｜甲子光年
本文是对火思动力创始人Kevin Ding的专访。他指出当下Agent会工作但不会成长，而如今市场需求、技术条件和数据供给成熟，可开展持续学习。他还阐述了后训练、产品应用、商业化等方面观点。
人大高瓴孙浩团队发表Nature子刊封面文章：基于并行符号枚举的物理定律发现
中国人民大学高瓴人工智能学院孙浩教授团队在《自然 - 计算科学》发表封面论文。提出PSE框架解决符号回归瓶颈，通过公共子树复用和GPU并行提升评估效率，实验表现优于现有方法，也指出了局限性与未来方向。
中山大学HCP Lab联合拓元智慧提出高效世界模型DDP-WM，机器人规划效率提升9倍
中山大学人机物智能融合实验室联合拓元智慧提出新型高效世界模型框架DDP - WM。它解耦动态预测，在提升推理速度同时，提高规划成功率，如Push - T任务规划速度提9倍、成功率从90%升至98%。
这个情人节，AI深吻Math！国产RL系统多维突破300年亲吻数难题
2月14日情人节，上智院等联合研发的PackingStar强化学习系统，在多维度刷新亲吻数与广义亲吻数纪录，实现数学结构领域多维度、系统性突破。它将复杂几何问题转化为可训练游戏，成果获权威认可。
用AI深读100本书，太上头了~
国外开发者Pieter让Claude深读100本非虚构类书籍，用AI‘深化’阅读。AI能在书间找联系，还生成奇葩分类并挖出洞见。实验带来三个启发，还给出低成本复制思路，强调学习要让知识建立连接。