「论文分析」共找到 2027 篇相关文章
GPT-5刷屏吊胃口之际，英伟达发出暴论：小型语言模型才是未来
英伟达新论文指出，未来属于小型语言模型（SLM），挑战了智能体需用大型语言模型（LLM）的假设。SLM参数量低于100亿，有低延迟、低成本等优势，还给出从LLM到SLM迁移路线图。
砺算科技GPU背后的故事
文章讲述砺算科技GPU背后故事，包括其团队核心成员来源，经历的资金、欠薪等问题，还提及S3人员流动衍生出的其他GPU企业。分析砺算科技团队稀缺性、融资短板等情况，对比不同GPU发展路线。
一文全解析：AI 智能体 8 种常见的记忆（Memory）策略与技术实现
本文剖析8种常见AI记忆方案，如全量记忆、滑动窗口等，分析其原理、特点和适用场景，还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣，适用不同对话场景，能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。
优化搜索系统：平衡速度、相关性和可伸缩性
这篇文章基于作者在 2024 年旧金山 QCon 大会演讲，探讨搜索系统优化。以优步外卖为例，分析其在数据索引、检索和排名方面挑战，介绍优化技术及对用户体验和系统性能影响，还提及架构、分片技术等内容。
AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程
文章以“房价预测”为例，介绍算法工程师开发模型全流程，包括需求分析、数据收集、划分数据集等十步。详细讲解各步骤操作，如用均方误差衡量模型效果，还提及多种模型及调优方法，助开发者入门机器学习。
舍弃自回归，离散扩散语言模型如何演化？NUS综述解构技术图谱与应用前沿
本文介绍新加坡国立大学xML团队的论文，梳理离散扩散方向研究图谱，对比自回归局限与离散扩散优势，阐述数理基础、模型生态、训练与推理技术，还提及应用及未来方向，显示其对自回归范式的替代潜力。
颠覆搜索引擎，下一代Agentic Deep Research！12家顶尖学术机构联手提出
在信息获取方式变革背景下，12家顶尖机构联合发布论文提出Agentic Deep Research，它由大模型驱动，可自动规划检索路径等，或颠覆传统搜索范式，且有基准成绩和TTS Law支撑，开源生态也在聚焦。
为什么 DeepSeek 大规模部署很便宜，本地很贵
文章探讨了DeepSeek-V3大规模服务便宜但本地运行贵的原因。指出推理服务存在吞吐量和延迟的权衡，受批处理大小影响。还分析了不同模型需大批次的原因，如专家混合模型、大型管道模型等。
图解Vllm V1系列7：使用AsyncLLM做异步推理
文章因异步RL讨论热，探讨用vllm做最小程度异步二次开发。介绍如何用AsyncLLM做异步推理，分析单条请求处理流程及阶段，说明并发提升效率的方法，还提及多请求并发及构建异步推理引擎思路。
直播预约 | SwS: 强化学习训练能否不依赖外部知识优化模型的弱点？
该论文提出强化学习场景下的启发式数据合成流程（SwS），利用模型自我感知弱点驱动自动化问题生成，弥补推理缺陷。对其扩展后适应性更广，在多基准测试集和模型上验证有效，性能提升显著。