「推理算法优化」共找到 3351 篇相关文章
腾讯的这款AI数据智能体工具Lumos，颠覆了传统的数据分析
文章聚焦腾讯AI数据智能体工具Lumos，它是Tomoro的数据智能体，采用多智能体架构解决复杂问题。文中介绍其技术思路、实践方案，如解决多智能体一致性、提升查询响应等，还提及后续优化方向。
荣登HuggingFace周榜首位， 人大高瓴与快手提出ARPO实现智能体高效训练！
人大高瓴与快手提出的ARPO项目受高度关注，荣登Huggingface Paper日榜、周榜双首位。它是为多轮交互型LLM智能体设计的强化学习算法，在基准测试中，用一半工具调用预算就显著优于现有方法。
大模型终于能“听懂”云操作了？
本文介绍通过MCP Server和大模型结合实现云产品管理的自然语言操作。作者分享上手体验、探究原理、进行代码验证，解决使用问题，还提出后续优化方向和未来展望，如拆分MCP Server、建立云产品Agent等。
73%人类认同率！Video-Bench实现视频质量精准打分
上海交大等团队提出视频评估框架Video - Bench，让多模态大模型‘像人一样评判视频’。它构建双维度评估框架，引入链式查询和少样本评分技术，与人类判断73%高相关，为视频生成模型优化提供标尺。
PITT | 提出PhyT2V框架：让文生视频（T2V）更符合物理规律（CVPR2025）
当前T2V技术迈向推理驱动阶段，物理规律是关键约束。匹兹堡大学团队提出PhyT2V框架，不依赖模型重训练或大规模外部数据，可增强主流T2V模型能力，有低落地门槛和良好泛化性。
AI生成视频总不符合物理规律？匹兹堡大学团队新作PhyT2V：不重训练模型也能让物理真实度狂飙2.3倍！
匹兹堡大学团队提出 PhyT2V 框架，论文已被 CVPR 2025 接收。该框架不依赖重训练或大量外部数据，通过链式推理与迭代修正机制，增强主流 T2V 模型物理场景泛化与生成能力，应用前景广。
Action Map Policy：从高维动作回归到像素分类，一种新的机器人操作学习范式
本文介绍美国东北大学博士生黄浩杰提出的全新机器人操作学习范式Action Map Policy（AMP），将高维三维机器人动作转化为二维图像空间的像素分类问题，性能和推理速度均显著优于现有主流基线方法。
鸿蒙元服务的“体验密码” | 从京东到深圳万象城，看技术底层如何让服务直达用户
AI时代，系统能感知用户场景与需求，主动推送服务。鸿蒙元服务解决用户体验痛点，其技术底座帮开发者“减负”。如京东复用代码，深圳万象城优化停车服务，还为中小商户提供零代码开发方案。
Claude Opus 4.6差评如潮！思考深度暴跌67%，AMD总监6852次日志打脸
Claude Opus 4.6遭差评，用户感其「变笨」，输出浅、易失败、违规提示增多。AMD总监用6852次日志证明其「思考深度」降67%，价格高却性能倒退。Anthropic虽称优化，但用户不满默认值被改。
刚刚，Kimi开源新架构，开始押注线性注意力
智能体时代推理计算需求成瓶颈，线性注意力可降复杂度但表达有限。月之暗面开源 Kimi Linear 新架构，结合线性与全注意力，性能和硬件效率出色，引发对线性与全注意力发展方向的思考。