「跨端开发框架」共找到 3054 篇相关文章
MLLM集体翻车，缺乏婴儿级常识！业界首个核心认知基准发布，LeCun转赞
当前大模型在12项核心认知上普遍落后人类10 - 30%，越大的模型越易靠「背答案」糊弄。团队公开首个系统评测框架和题库，用Concept Hacking方法识破模型真假理解，指出模型存在核心知识缺失等问题。
The Information：揭秘 OpenAI GPT-5 崎岖的研发之路
The Information揭秘OpenAI GPT - 5研发困境，今年OpenAI遇技术难题，o3等模型研发受阻，内部有分歧。不过GPT - 5在编程等方面有提升，虽难与早期飞跃相比，但改进仍有价值，公司还在开发‘通用验证器’。
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。
谷歌将 A2A 捐赠给 Linux 基金会，但代码实现还得靠开发者自己？！
当地时间 6 月 23 日，Linux 基金会宣布与多公司成立 A2A 项目，由谷歌捐赠协议规范等。A2A 支持智能体通信协作，谷歌称其将在中立治理下开发普及。此外还对比了 A2A 与 MCP、ACP 等协议，探讨实际应用问题。
微信自研高性能推理计算引擎 XNet-DNN：跨平台 GPU 部署大语言模型及优化实践
本文深入解析微信自研的高性能推理计算引擎 XNet-DNN，介绍其核心技术架构和性能优化策略。该引擎基于 RCI 框架构建跨平台 GPU LLM 推理能力，在多方面超越现有解决方案，还给出了详实对比实验数据。
ICLR 2026 | ProSafePrune：一剪见效，告别大模型过度防御
合肥工业大学与科大讯飞联合团队提出全新低秩参数修剪框架 ProSafePrune，被 ICLR 2026 录用。它能精准定位模型认知偏差并修剪，降低过度拒绝率，不损安全防御能力，还提升通用任务性能，为 LLM 安全部署提供新思路。
AST | 西工大崔榕峰、张伟伟等：基于物理约束与双并行注意力UNet++的高保真度三维机翼流场重构研究
传统高保真CFD模拟计算资源消耗大，现有深度学习方法处理三维流场重建面临挑战。本文提出物理约束双并行注意力UNet++框架，实验表明其在流场重构精度上较传统U - Net提升约10%，预测速度提升2 - 3个数量级。
AI 驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位
在 2025 年 QCon 全球软件开发大会（北京站）上，阿里云算法专家张颖莹分享《AI 驱动的智能异常处置：从异常发现到根因定位》。她介绍阿里云计算平台运维挑战，给出算法选型与设计思路，还提及后续平台建设规划。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。
英伟达发布并开源Alpamayo：自动驾驶终于开始讲道理了｜甲子光年
北京时间今天凌晨，英伟达在CES现场发布Alpamayo系列开源AI模型、仿真工具及数据集，旨在推动推理型自动驾驶汽车开发。其核心模型Alpamayo 1可展示决策逻辑，此次发布是英伟达在该领域开放程度最高的尝试。