「混合训练框架」共找到 3565 篇相关文章
阶跃开源JetSpec，大模型推测解码提速近10倍
随着Agent应用爆发，大模型推理效率成AI行业焦点。阶跃星辰联合多校团队开源JetSpec，该框架面向推测解码，在H100上把MATH - 500解码速度提升到9.64倍，突破了推测解码的扩展天花板。
AI学会左脚踩右脚自进化？Meta华人新研究改写Agent法则
Meta华人学者Jenny Zhang联合多机构研究者提出新智能体框架HyperAgents（DGM - H）。它打破任务能力与自我改进能力需对齐的局限，能跨任务自我改进，还自动生成基础设施，或改写Agent竞争规则。
字节版龙虾架构火爆GitHub！开源获35k+ Star，内置Skill全家桶，原生适配飞书
字节开源Deer - Flow2超级智能体管理框架，登上GitHub Trending榜首，获35.3k Star。它采用模块化多智能体架构，主打开箱即用，扩展性强，适配多种IM渠道，还介绍了核心能力、部署方式等。
复旦北大联合美团LongCat提出TDAR：用“粗思考，细求证”破解Block Diffusion的速度精度悖论
复旦大学、北京大学联合美团LongCat提出Block Diffusion推理模型Test-Time Scaling新框架TDAR，引入‘粗思考，细求证’范式与有界自适应置信度解码，打破速度与精度零和博弈，在多基准测试表现出色。
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。
让LLM扔块石头，它居然造了个投石机
港中大研究团队带来《Agentic Design of Compositional Machines》，推出BesiegeField平台，支持并行实验和大模型‘自我进化’。它将机械设计转为语言生成任务，通过闭环训练提升模型能力，多个模型测试表现良好。
Mamba-3惊现AI顶会ICLR 2026！CMU知名华人教授一作首代工作AI圈爆红
Transformer有力挑战者Mamba的最新版本Mamba-3进入ICLR 2026盲审。它有三大改进，在长文本处理、实时推理和成本优化有优势。此外，FBAM也从不同角度探索Transformer下一代框架。
1美元训出专属滤镜，AI把ASCII游戏画质拉满
软件工程师Jeff Schomay用AI将ASCII风格游戏‘雷霆蜥蜴’实时‘翻译’成全动态图形游戏。他借助fal.ai平台解决速度问题，经历多次尝试平衡速度与画质，还训练专属LoRA模型提升画质，但仍面临帧间一致性难题。
腾讯与中科院联合提出R-4B，一个能自动决定是否思考的多模态大模型
多模态大语言模型“始终思考”模式有缺陷，腾讯混元团队与中科院自动化所联合提出R - 4B，通过双模式退火训练和双模式策略优化实现自动思考，在多评测中达SoTA，省资源且效果好。
X-SAM：从「分割一切」到「任意分割」：统一图像分割多模态大模型，在20+个图像分割数据集上均达SoTA
中山大学、鹏城实验室、美团联合提出X - SAM，统一图像分割多模态大模型。它将分割范式扩展，设计通用输入输出，采用端到端架构和三阶段训练策略，在超20个数据集达最优，为图像分割研究开辟新方向。