「推理框架开发」共找到 4667 篇相关文章
麦肯锡调研了 50 个一线 AI 智能体的项目总结出来的六条经验
麦肯锡调研50个AI智能体真实项目,提炼出开发智能体的6个关键因素,如关注整体流程、明确适用任务、避免制造“AI垃圾”等,助企业从智能体中捕获价值。
腾讯重磅开源!端到端视频音效生成模型HunyuanVideo-Foley
腾讯混元正式开源端到端视频音效生成模型 HunyuanVideo-Foley,适用于多场景。它采用新型框架结合 REPA 策略,有三大核心优势,能适配多种场景,抑制底噪,保证音频保真度。
Karpathy力荐必读博客:代码功底,决定AI「开挂」倍数!
Karpathy推荐Atharva博客,指出AI是工程师能力放大器,扎实编程基础搭配精准提示,能借AI打造极致产品。文章还给出用AI开发的策略、战术,以及数据库优化实例。
一文读懂 Deep Research:竞争核心、技术难题与演进方向
文章梳理了深度研究系统,包括其发展历程、现有系统差异、技术实现挑战、评估体系及推理架构演进方向。指出竞争焦点转向综合比拼,评估走向专业化,未来系统将在多方面突破。
RAG创新了,MCompassRAG装上了语义指南针
RAG系统存在chunk切分难题,现有方案有额外成本。MCompassRAG不切细、不rerank,给粗chunk加主题元数据当指南针,训练推理分离,实验显示信息效率提升、延迟降低。
浙大联合阿里云发布首篇 Token Economics 综述 :用经济学重新理解 LLM Agent 的 Token 世界
浙江大学联合阿里云发布综述论文,提出Token Economics框架,从经济学视角理解LLM Agent中Token使用与资源分配。梳理关键问题,构建分类体系,还指出未来发展趋势与新兴机会。
当AI迈入Harness时代:以MiniMax为样本看智能体云端新基建
2026年初,随OpenClaw爆火,AI步入Harness时代,MiniMax成变革焦点,推出MaxClaw和MaxHermes。但本地单机框架用于企业级生产有鸿沟,MiniMax借助阿里云云原生方案重塑Agent运行底座。
让AI自动构建AI模型:UCSD 推出 AIBuildAI 智能体,斩获OpenAI MLE-Bench榜单第一
近日,加州大学圣地亚哥分校研究团队开发 AIBuildAI 智能体,可全自动构建 AI 模型。它在 OpenAI MLE - Bench 基准测试 75 个任务上以 63.1% 获奖率居榜首,实现端到端自动化。
ICLR 2026 | ESC — 解构一步生成,厘清细节,探寻本质
西湖大学研究人员针对一步扩散生成模型复杂性问题,提出统一设计框架,对代表性模型进行组件级分析,定位关键误差来源,提出ESC变体,在ImageNet 256×256上取得优异成果。
Harness Engineering 实践:Fitness Function 如何成为 AI 交付的防腐层
文章探讨 Harness Engineering 实践中,Fitness Function 如何成为 AI 交付防腐层。指出在 AI Agent 参与开发时,判断任务完成是难题,介绍 Routa 项目构建 Fitness 架构及规则执行等实践。