「问题解决」共找到 4293 篇相关文章
写顶会LaTeX论文的门槛彻底被谷歌PaperOrchestra打下来了~
谷歌推出多智能体协作框架PaperOrchestra,能将非结构化研究素材转化为符合顶会要求的LaTeX投稿论文。它解决了现有自动化研究框架在论文写作环节的问题,实验显示全面超越现有基线。
AI助手现在认路了:谷歌地图直接「长」进大脑
谷歌DeepMind为Gemini API更新,带来三大核心变化:内置工具和自定义函数可在同一次调用混用;新的「上下文环流」技术解决多步骤工作流丢上下文问题;Google Maps原生接入Gemini 3。这让Agent开发走向「工业化」。
构建会思考的测试Agent:从自动化到自主智能的演进
文章介绍面向企业级软件测试的质量数字人系统,结合大语言模型等实现从传统到自主智能测试跨越。分析专有云测试困境,指出通用AI Agent平台局限,阐述系统设计、能力及架构,展示应用成果并展望扩展场景与未来计划。
刚刚,Claude独立攻克图论猜想,仅用31步!算法祖师爷高德纳震惊发文
Claude Opus 4.6仅用31步独立攻克图论猜想,算法祖师爷高德纳震惊发文,认为需重新评估生成式AI在数学研究中的作用。这标志着AI在自动推理和解决创造性问题上达到新里程碑。
超越Skill?又一新技术让AI编码准确率从53%跃升至100%
Jude Gao主导的新研究带来上下文工程新发现,仅改动8KB的AGENTS.md文件,就让AI编码智能体表现从53%跃升至100%。对比Skills和AGENTS.md两种方案,后者完胜,还解决了上下文膨胀问题。
西湖大学提出RDPO强化学习框架,实现扩散模型并行推理加速
扩散模型“顺序去噪”特性成速度提升瓶颈。西湖大学AGI Lab提出RDPO框架,不必改动模型本身,优化其“采样导航系统”,在多基准测试中取得领先图像生成效果,解决加速问题并提供RLHF对齐新范式。
一个模型统一4D世界生成与重建,港科大One4D框架来了
港科大研究团队提出 One4D 框架,可统一 4D 生成与重建,构造同步输出多模态的视频扩散模型,支持多种任务形态。其有 DLC、UMC 等亮点,用合成与真实数据混合策略训练,实验表现佳。
谈一谈TP推理场景下MoE Group GEMM的优化思路
作者在使用H20测试SGLang CUTLASS MoE时,发现其在中小Batch Size场景下性能不佳。为此设计Expert Specialization方案,启动多个不同配置Kernel,依Expert计算特性选合适的。还介绍了该方案在H20和Hx00上的实现细节及性能测试结果。
Jina-VLM:可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM,在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化,连接视觉与语言基座,支持 29 种语言,能高效处理问答等任务,对硬件需求低。
Nano Banana Pro最全解析,设计师和开发者都用得上,附官方提示指南
Nano Banana Pro基于Gemini 3 Pro构建,将逻辑推理能力注入像素生成,解决画面准确性、逻辑性问题。它在多方面实现飞跃,应用广泛,谷歌还给出提示词使用技巧,但在部分处理上仍有提升空间。