「状态连续性」共找到 187 篇相关文章
跨层压缩隐藏状态同时加速TTFT和压缩KV cache!
论文 UNCOMP 被 EMNLP 2025 主会接收，提出高效推理框架，用截断矩阵熵解释 LLM 稀疏化，据此设计 UNCOMP 框架，通过压缩隐藏状态优化 KV Cache，实现计算与内存联合优化，实验效果显著。
刚刚开源不到1MB大小，每个AI程序员都该装！
当跑多个 AI Agent 时，很难第一时间了解每个 AI 状态。刚开源的 `abtop` 项目运行在终端，能实时展示 Claude 和 Codex 会话状态，不依赖 API Key，功能实用且安装方便。
Emu3.5：能够原生预测下一状态的多模态世界模型，媲美Nano Banana
北京智源研究院推出多模态世界模型Emu3.5，能原生预测视觉和语言下一状态。用超10万亿token数据预训练，后经强化学习训练。团队提出DiDA提升推理效率，其性能媲美Nano Banana，项目已开源。
上百个Agent，该怎么管？清华团队新思路：重做Session
当Agent数量增多，管理难题凸显。清华与中大团队开源OpenRath，以Session为核心，让多Agent共享状态。它借鉴PyTorch，解决了证据存储、状态流动等问题，使Agent集群管理更高效。
CUTLASS CuTe GEMM细节分析（二）——TiledCopy与cp.async
文章深入分析TiledCopy，从参数理解、访存连续性等角度展开。介绍Tiler_MN和TiledLayout_TV意义及构造，指出访存连续性影响性能，还说明了基于cp.async构造TiledCopy的要点，如ValLayout选择和Layout限制。
2.6K Star！GitHub 上这个开源桌宠，用一只小螃蟹就能监控你的 AI 编程助手！
介绍开源桌宠 Clawd，它是为 AI 编程助手设计的实时状态监控器，有 12 种萌趣动画状态，支持 10+ 主流工具，具备权限审批等实用功能，零配置开箱即用。
扩展外部测试时Scaling Law，中关村学院新发现：轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择
文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’，指出内部方法接近瓶颈，外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略，用轻量级打分模型复用隐状态打分，训练无需手动标注，实验显示性能增长稳定。
Agent 看板门禁：构建 Agent Team 的 Harness 工程防御体系
文章以 Routa 看板项目卡为例，阐述 Agent Team 的 Harness 工程防御体系。指出任务完成不等于交付结束，强调 Gate First 理念，即先确认可验证状态再推进协作，还提及运行时边界等重要概念。
Anthropic：大模型开始意识到自己在想什么！
Anthropic的Jack Lindsey论文《Emergent Introspective Awareness in Large Language Models》对大模型做神经科学受控实验。发现Claude Opus 4/4.1能感知内部念头，区分内外状态，通过检查内部状态一致性判断输出意图。
牛津、NUS提出下一代世界模型方向：心智世界模型来了
牛津大学和新加坡国立大学研究团队提出心智世界建模（MWM）通用框架，将心智变量纳入世界状态。还实现基准系统 MENTIS 验证其有效性，实验表明 MWM 对预测人类决策必要，瓶颈是状态转移模拟能力不足。