「多Agent并行推理」共找到 4629 篇相关文章
每天审200个PR、每月3000个Issue?智能体开始并行写代码,人类可能成最薄弱环节
本文是对微软 VS Code 团队工程经理 Kai Maetzel 的访谈。他回顾了 VS Code 发展历程,分享 AI 编程、智能体开发及开发者工具设计的实践思考,如 AI 补全体验优化、智能体开发权衡、与 IDE 交互机制等,还探讨了未来发展挑战与趋势。
人手一个数据库,Kimi背后这套AI基建到底有多能扛?
Kimi K2.6的Agent模式可帮用户搭建全套齐备的网站,但工程算力挑战大。传统数据库难以承接其需求,Kimi后端选TiDB Cloud,做了三个关键决策。这不是孤立事件,反映行业趋势,TiDB还为Agent补齐运行时基础设施。
DeepSeek-R2尚未问世,微软小模型捡漏称王?6000样本炼出「数学作弊器」!
微软推出Phi-4推理模型系列,参数最多14B,能在本地高性能笔记本电脑上流畅运行。Phi-4-mini-reasoning在数学推理上性能超越DeepSeek-R1蒸馏模型,且参数规模更小。文章还介绍了模型特点、训练方法、性能表现及局限性等。
独家丨专访 Tunee 产品负责人:国内首个对话式音乐创作 Agent,刚上线就好评如潮!
文章是对 Tunee 产品负责人的专访。Tunee 是国内首个对话式音乐创作 Agent,能记住用户偏好,自动完成母带与混音。团队坚持‘人人都能玩点音乐’,将在云栖大会发布新模型与吉他,还探讨了产品问题与未来规划。
全网炸了!骨折傅盛直播翻车:龙虾3分钟救场,10万人看懵了
春节滑雪受伤后,猎豹移动CEO傅盛躺在床上用语音和截图,基于OpenClaw框架14天养出一支8个Agent的AI团队,产出惊人数据。龙虾三万24小时建站,成本和时间优势明显。直播中三万还解决网站访问问题,揭示Agent核心壁垒是Skill积累。
ICLR 2026 | 越推越快! 首个面向「Test-Time Scaling」的投机解码基准
文章指出推理阶段扩展(TTS)能提升推理大模型解决复杂问题的能力,但会产生大量冗余计算。为此提出首个面向TTS的投机解码加速综合基准,评测显示N - gram方法在特定场景加速潜力大,混合策略性能更优。
CVPR 2026 Workshop征稿|从感知到推理,ViSCALE 2.0 邀你重塑计算机视觉的 System 2
2026年6月,CVPR第二届计算机视觉推理扩展研讨会(ViSCALE 2026)将在美国回归。由顶尖机构学者联合举办,将汇聚顶尖学者探索视觉模型突破瓶颈之法。会议亮点多,还开启论文征稿,欢迎积极投稿。
让世界模型推理效率提升70倍:上海AI Lab用“恒算力”破解长时记忆与交互瓶颈
上海AI Lab联合多家机构开源Yume1.5,针对视频生成构建可交互“世界模型”的核心难题,提出时空信道联合建模(TSCM),实现近似恒定计算成本的全局记忆访问,展示了世界模型工程化落地的可行路径。
突破高分辨率图像推理瓶颈,复旦联合南洋理工提出基于视觉Grounding的多轮强化学习框架MGPO
先进多模态大模型处理高分辨率图像有瓶颈,复旦和南洋理工研究者提出基于视觉Grounding的多轮强化学习方法MGPO,能让模型精准推理,还可使模型从答案反馈中涌现视觉定位能力,避免依赖昂贵标注。
GTC 巅峰对话 Jeff Dean x Bill Dally:预训练范式已死、延迟瓶颈不在计算、谈透 AI 五年未来 | GTC 2026
GTC 2026上,NVIDIA首席科学家Bill Dally和Google Jeff Dean展开重磅对话。讨论了模型能力进步、低延迟推理架构、模型自主进化、数据与算力、训练与推理硬件差别等多方面内容,分享对未来AI的看法与见解。