「多语言建模」共找到 4946 篇相关文章
LangChain官方实测：多智能体架构怎么选？
构建AI Agent时，单智能体应对复杂场景易“变笨”且难维护。LangChain官方评测主流多智能体架构，在复杂零售场景实验，对比单智能体、Swarm、Supervisor架构的性能、成本，还给出优化Supervisor架构的方法。
多模型共享 GPU 内存，Berkeley 开源新工具
GPU内存利用率低是大模型部署痛点，伯克利Sky Computing Lab团队开源kvcached工具，通过虚拟化技术让多模型共享显存。它引入虚拟内存概念，按需分配，测试显示能提升效率，安装简单、兼容性好。
开箱即用、本地安全、多 Agent 协同解决方案！
过去一年，Agent热度高，但企业应用面临算力、安全和部署门槛。5月22日浪潮信息推出元脑智能体工作站Z3，整合大模型本地推理等功能，解决本地多Agent运行问题，降低使用门槛，保障安全。
评论送书 | 一文读懂多Agent系统演进趋势
文章指出多Agent系统成大模型应用重要方向。分析大模型交互的上下文瓶颈，如语义膨胀、信息密度不均等；阐述Agent间协同结构演化，包括松耦合编排、语义协同等；还说明传统Prompt工程局限及通信与上下文协议的作用。
多 Agent 并行，手机也能用，已经 4 万星！
GitHub上项目Orca是专为「并行Agent」做的开发环境，开源4个月揽4万+ Star。它让多个Agent在独立git worktree里并行干活，互不干扰，还支持近30款主流Agent，另有多种实用功能，安装也简单。
见微知著：LLM 奖励建模的「Analytic Rubric」范式全面综述
该文是对LLM奖励建模的「Analytic Rubric」范式的全面综述。介绍了Rubric概念来源，指出传统奖励模型存在对齐风险，而Rubric RM在多方面取得平衡，还阐述其工作流、各维度研究情况及面临的挑战。
大型语言模型正在掏空和填满你的钱包
人工智能改变赚钱和花钱方式，生成式AI每年或为全球经济增2.6 - 4.4万亿美元。文章介绍LLM在多领域应用，如客服降成本、内容创作提效率等，企业应积极拥抱技术革命。
Qwen-AgentWorld：一个语言世界模型，模拟七大Agentic领域
今天正式发布 Qwen-AgentWorld，它是首个原生语言世界模型，能在七大领域模拟智能体交互环境。同步发布 AgentWorldBench 评测基准。Qwen-AgentWorld 经三阶段训练，在评测中表现出色，还探索两种范式增强通用智能体能力。
字节会师何恺明！开源连续扩散语言模型Cola DLM
字节会师何恺明，开源连续扩散语言模型Cola DLM，释出论文、代码等。该模型跳出离散token束缚，把生成过程交给连续空间，在实验中展现出稳定scaling趋势，其动机是表征而非diffusion。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。