「跨语言推理」共找到 3100 篇相关文章
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
Claude 4 核心成员访谈:提升 Agent 独立工作能力,强化模型长程任务能力是关键
Anthropic 两位研究员在采访中表示 2025 年强化学习在大语言模型训练奏效,如 Opus 4 能处理长周期任务。还探讨模型发展方向,如用户与多模型交互、模型可解释性等,认为未来会有白领 AI 员工。
开源框架让代码AI偷师GitHub!bug修复率飙升至69.8%,性能创纪录
MemGovern团队联合多高校团队提出MemGovern框架,将杂乱GitHub数据转化为AI可用的结构化记忆。它构建筛选净化流水线,采用先搜后看模式,实验显示能显著提升代码智能体的bug修复率,还具跨领域推广价值。
让NCCL性能起飞的NCCL symmetric memory是啥黑科技?— part1
本文是NCCL 2.27新特性系列首篇,介绍symmetric memory。它类似NVSHMEM,现仅支持单节点通信,未来将支持跨节点。其低延迟内核能提升小数据通信性能,还介绍使用示例、CUDA内存管理及Symmetric Memory实现等内容。
Agent可以自己进化了?!
论文《Automated Design of Agentic Systems》提出让Agent扮演设计师,“元代理”能自动生成新代理设计方案。用编程语言作设计空间,实现“设计自由”。实战中,AI设计的Agent全领域超越人类,还具备知识迁移能力,未来或有自主进化的AI生态。
JCP | 哈工大(深圳)胡钢团队:三维钝体流动中主动流动控制的深度强化跨域迁移学习
本文将基于相互信息的知识迁移学习与柔性动作 - 评论(MIKT - SAC)算法结合,解决主动流动控制中状态和动作维度的跨领域问题。应用于两个测试案例,结果显示该方法优于SAC算法,能显著减少训练时间、降低阻力系数。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战,快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术,分享在快手短视频社区的落地应用,还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。
Claude Sonnet 5 上线一日差评刷屏:打不过千问和 Minimax,性价比全面翻车
Claude Sonnet 5发布一天差评多。虽官方定位高,有能力亮点,但在中文测评中性价比低,测试成本高,且Max推理模式易过度思考。还因过度保守失去实用价值,其表现取决于使用场景和预算。
IDC 最新AI Infra报告解读|AI 云爆发的背后:AI 应用全球化势不可挡
近期 IDC 发布报告,显示亚太企业 GenAI 应用增长快,AI 产业从开发到应用落地。这催生 AI 原生云,GMI Cloud 等新兴厂商崛起。同时,企业面临算力管理成本高问题,推理需求重塑市场格局,为中企出海带来机遇。