「在离线混部」共找到 8196 篇相关文章
吴恩达来信：Buildathon 快速工程挑战赛正式发布！
2025年8月16日将在旧金山湾区举办Buildathon快速工程挑战赛。AI辅助编程重塑软件工程，不同开发者对AI使用程度差异大。DeepLearning.AI与AI Fund携手举办竞赛，让选手限时构建产品。
告别数据「噪音」，UCSD大模型推理新方法DreamPRM充当「信号放大器」，登顶MathVista测评榜
DreamPRM由加州大学圣地亚哥分校团队开发，在MathVista测评榜夺冠。它通过双层优化框架解决多模态过程奖励模型训练难题，能与多模态大模型集成，提升推理能力，实验效果显著。
游戏教父 John Carmack：LLM 不是游戏的未来
游戏教父 John Carmack 认为 LLM 不是游戏未来，强调交互式体验学习重要性。他倾向游戏和虚拟环境研究，分析 Atari 游戏强化学习问题，还提及离线学习、迁移学习等方面挑战。
Alibaba开源WebDancer解决DeepResearch复杂信息检索难题
Alibaba开源WebDancer，从数据和训练阶段出发提出端到端自主信息检索代理构建范式。实验中，它在GAIA和WebWalkerQA基准测试表现出色，处理复杂信息检索优势显著。
再也不用盯着几十个终端窗口！Claude Code推出Agent视图，一屏管所有
Claude Code推出Agent视图功能，能让用户在一个界面统一管理所有Claude Code会话，改善了会话可视化和交互方式。用户可总览会话、不离开视图查看回复、随时切到后台，开发者也有多种典型用法。
北大伯克利联手“拷问”大模型：最强Agent也才40分！新基准专治“不听话”的AI分析师
北大与伯克利团队推出IDA - Bench新基准，模拟真实数据分析场景，解决现有基准无法评估大模型在动态交互中可靠性的问题。测试显示，顶尖大模型成功率最高仅40%，不同模型还暴露多种问题。
DMLR 2026 | RPI Shaowu Pan（潘韶武）团队 Nithin Somasekharan等：CFDLLMBench——首个面向计算流体力学的大语言模型综合基准评测
文章介绍针对CFD领域的综合LLM评测基准CFDLLMBench，构建三层递进挑战体系。实验揭示主流LLM在‘知道’与‘做到’间有差距，多智能体框架可提升成功率，代码与数据集已开源。
GPT-6抢先发布？Mythos被曝难产，算力惊人烧垮Anthropic
新智元报道，OpenAI狂烧6000亿且高管内讧，Anthropic收入暴涨但服务器扛不住。GPT - 6消息传得沸沸扬扬，Mythos却因算力难产。双方在算力、上市等方面竞争激烈，都面临困境。
结构化扩展拿下Agent工具检索新SOTA，精准找到API｜ICLR'26
宁波东方理工大学沈晓宇团队在ICLR 2026发表论文，指出当前工具检索瓶颈在于工具文档。提出对文档结构化扩展，再训练模型的方案，构建TOOL - REX等组件，实验显示显著提升检索性能。
南京大学开源SteadyDancer模型实现完美动作迁移，首帧保留彻底解决身份漂移难题
南京大学、腾讯PCG与上海人工智能实验室联合推出SteadyDancer，这是首个基于Image-to-Video范式并严格实现首帧保留的开源人像动画框架，解决了传统方法身份漂移难题，在多方面表现优异。