「高效推理框架」共找到 3706 篇相关文章
AgentAuditor: 让智能体安全评估器的精确度达到人类水平
LLM智能体进化为“行动派”,但自主权带来安全问题。现有评估基准缺乏有效精准评估器,研究者推出AgentAuditor框架及ASSEBench基准,让LLM评估器精确度达人类水平,为构建可靠智能体提供工具。
The Batch:826 | 提高输出准确性的记忆层
通常提高大语言模型事实准确性需更大模型规模,会增加计算成本。Meta研究人员在transformer架构加可训练记忆层,可高效存储提取信息,提升计算效率,测试显示其能提升模型输出质量。
基于风雷软件的NF3数字风洞
在第四届智能流体力学产业联合体大会发布的数字孪生风洞「风神NF3」相关技术在《太阳能学报》发表。基于风雷软件构建西北工业大学NF - 3数字风洞,可自动生成网格、高效计算,实现飞行器翼型数值模拟自动化和业务化运行。
单卡即可微调大模型!内存占用仅1/8,性能依然拉满 | ICML 2025
基础大模型应用于下游任务时微调成本高,低秩适应(LoRA)方法虽降低成本,但性能不及全量微调。华中科技大学和香港中文大学团队提出GOAT框架,在25个多领域任务验证效果好,内存占用仅1/8。
The Batch: 978 | DeepSeek-V4-Pro 更新了
DeepSeek发布旗舰模型DeepSeek-V4-Pro-0813正式版,性能提升,还发布开源agent harness开发者预览版并提价。模型在多指标表现佳,编码能力改进明显,公司公开基准测试框架意义大。
让大模型自己写代码、自己进化,GIM和港大这篇ACL主会,把量化因子挖掘重做了一遍
香港大学和GIM提出CogAlpha框架,将Alpha从‘公式’升级为‘代码’,搭建7层21个智能体探索体系,让大模型参与研究流程。在5个数据集上跑赢21个基线方法,还具可解释性。
上科大何旭明团队新作:克服简单样本偏置,让多模态模型学会「难题优先」
上海科技大学何旭明团队针对多模态模型幻觉问题,提出DA-DPO框架。该方法不依赖额外人工标注,通过动态调整样本权重,缓解简单样本偏置,在降低幻觉率同时提升综合能力,具成本效益。
最火、最全的Agent记忆综述,NUS、人大、复旦、北大等联合出品
多所顶级学术机构联合发布百页综述《Memory in the Age of AI Agents: A Survey》,为‘Agent Memory’梳理技术路径。提出三角框架,辨析与其他概念差异,还探讨记忆形式、功能、运转机制,展望未来发展方向。
小米MiMo-V2-Flash开源:3090亿参数大模型能否改写AI行业规则!
2025年12月16日小米开源旗舰大模型MiMo - V2 - Flash,参数3090亿。它有独创‘按需激活’机制,推理成本低。采用MIT协议,价格亲民,构建全栈开源矩阵,在编程、长文本处理等领域表现出色。
中科院首提「AI哲学」,万字解读:为自身立命,为AI立心
中科院吴怀宇教授首次系统性提出「AI哲学」体系,以「感智境行」为核心架构,探讨智能本质、人机边界等,为人类应对AI冲击提供认知框架,也为AI赋予意识根基,涉及多学科,具多方面价值。