「Attention性能瓶颈」共找到 2426 篇相关文章
OpenAI联合创始人Greg Brockman：对话黄仁勋、预言GPT-6、我们正处在一个算法瓶颈回归的时代
OpenAI联合创始人Greg Brockman在AI.Engineer对话分享，还与黄仁勋连线。他回顾经历，从数学梦到编程，在Stripe、OpenAI发展。谈及多方面看法，如创造动机、工程研究关系、AI未来，指出算法瓶颈重回关键。
阿里通义的视觉RAG革命！VRAG-RL：基于强化学习的视觉感知RAG框架，性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL，融合视觉感知、多模态推理与强化学习，已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题，通过创新机制提升性能，在多数据集表现出色，还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
Attention真的可靠吗？上海大学联合南开大学揭示多模态模型中一个被忽视的重要偏置问题
上海大学曾丹团队联合南开揭示Vision - Language Models中普遍的attention偏置问题，提出无需重训的去偏方法，在多模型、策略及基准上验证有效性，为多模态模型部署提供新思路。
人人都能炼专属Agent，上海交大开源端侧Agent全栈工具链，真实场景性能超GPT-5！
上海交大开源端侧Agent全栈工具链MobiAgent，将构建手机Agent全流程开放。它在真实场景性能超GPT - 5，还设计“潜记忆加速器”，通过三步养成Agent，评测表现出色，降低移动智能体开发门槛。
性能提升84%-166%！L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”，构建L0系统，含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程，开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能，展现强大泛化能力。
突破Claude-4编程上限！自进化Agent框架拿下新SOTA，底模越好性能越高，已开源
中科院、清华等提出SE - Agent自进化框架，突破Claude - 4编程上限。它让智能体系统性修订、重组与精炼思考过程，在SWE - Bench Verified上刷新开源框架SOTA，已开源。
OpenAI携手五巨头开源革命性超算协议：一举解决超大集群LLM训练不稳定和网络性能难题
OpenAI联合英伟达等五巨头推出超算开放网络协议MRC并正式向行业开放。MRC目标是性能可预期，有多平面网络、自适应包喷射、SRv6源路由三大核心机制，已在OpenAI多台超级计算机上部署。
Agent KB：经验池让Agents互相学习！GAIA新开源SOTA，Pass@1性能最高提升6.66
来自多家机构团队发布 Agent KB 框架，构建经验池实现 AI Agent 经验共享。在 GAIA 基准测试中表现出色，提升多模型 Pass@1 性能，还在软件工程领域展现价值。其设计精妙，经消融、检索策略等实验验证有效。
普林斯顿等高校提出AgentDistill：无需任何训练即可继承大Agent复杂能力，性能提升48%，成本降低90%
在AI领域，大型语言模型智能体计算需求大限制部署，传统蒸馏技术对智能体效果有限。AgentDistill提出解决方案，让学生智能体复用教师智能体的MCP工具包，无需训练继承复杂能力，小模型性能显著提升。
突破高分辨率图像推理瓶颈，复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈，复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO，能让模型精准推理，还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力，避免依赖昂贵标注。