「推理时扩展」共找到 2923 篇相关文章
字节开源高效解析文档图像的新型多模态模型Dolphin,快速将复杂的文档图像转化为结构化数据。
字节开源新型多模态模型Dolphin,采用“先分析后解析”范式,能将复杂文档图像转化为结构化数据。它有卓越性能和多种特性,还提供安装、推理使用指南。
矩阵乘法可以算得更快了!港中文10页论文证明:能源、时间均可节省
香港中文大学10页论文提出新算法RXTX,用于计算矩阵与其转置的乘积XXᵗ。该算法结合机器学习搜索和组合优化技术,能源可节省5%-10%,时间节省5%,对多领域有深远影响。
MCP 已死?不,它正在进化:三个关键变化
本文针对网传“MCP已死”的说法,解读最新版MCP模型上下文协议的三大核心变化,对比MCP Tasks与A2A的区别,给出选型建议,帮助开发者适配企业级Agent场景需求。
有了它,太丝滑啦,5.3k Star ai-memory!!!
Claude Code 与 Codex 切换时需重述项目情况,5.3k Star 的 ai-memory 解决此问题,它将 Agent 生命周期信息整理成可 Git 管理的 Markdown Wiki,提供可审计的交接班机制。
本地运行、支持视觉与工具调用:Meta 开源智能体模型
Meta AI Research 推出 300 亿参数的开放权重模型 Muse Glimmer,采用 Apache 2.0 许可证。它专为本地工作流设计,能在消费级硬件运行,经多项优化,在基准评估中表现出色,还支持多种框架。
世界模型一口气输出小时级视频不跑偏,开源了
Alaya Lab等联合推出的Alaya - EVOKE能生成小时级视频,解决常见问题。它把记忆搬到模型外,改造教师模型,经多轮技术操作,实验成绩佳,给出清晰训练方案,也指出项目边界。
西交大提出QQWorld:仅需10行代码,世界模型成功率提升5.33个百分点
2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel,西安交通大学研究团队发现其存在问题,进而提出 QQWorld,用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则,提升了规划成功率,还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。
Agent 形态一天一个样,Infra 到底该为谁而建?
过去一年,Agent 应用形态多变,但进入稳定生产环境的项目有限。清程极智师天麾认为,Agent Infra 重要性待显,当前应提高 Token 生产交付效率。还探讨了 Agent 发展问题、Token 相关指标及收费模式等。
从视觉压缩,到视觉记忆:MonkeyOCRv2以重建保留文档页面证据
文档视觉编码器对LLM理解和推理很重要。MonkeyOCRv2提出‘重建即文档视觉记忆’,通过多组实验验证其有效性,还发布MonkeyDoc v2数据集,推动公平比较的研究文化。
GPT-5.4 仅 11.36%!当大规模工具生态变成迷宫,LLM Agent 还能完成长程规划吗?
PlanBench-XL 来自 UIUC 团队,将 LLM Agent 放入零售 API 世界,评测其长程规划能力。它考虑真实工具环境挑战,含 327 个任务等,发现多数模型规划难、恢复差等问题,并给出改进启示。