「推理系统」共找到 3586 篇相关文章
AI看图一本正经胡说八道?「一拉一推」让模型看得全又准|微软x清华
随着视觉 - 语言模型(VLM)推理能力增强,‘看错’问题凸显。现有方法有局限,微软亚洲研究院与清华提出BiPS,从训练阶段重塑模型‘看图方式’,通过‘一拉一推’机制让模型‘看全又准’,实验效果显著。
国产黑马自优化「超级大脑」,全闭环Agent杀疯!一站式AI原生基建来了
AI加速落地,行业需可持续进化系统框架。清华系中数睿智将全新框架集成到语思智能平台,其5D - RAG框架破传统RAG痛点,且在多领域落地,为产业智能升级提供路径。
联合理解生成的关键拼图?腾讯发布X-Omini:强化学习让离散自回归生成方法重焕生机,轻松渲染长文本图像
图像生成领域,自回归与扩散模型技术路线之争不断。腾讯混元团队发布X-Omni模型,通过强化学习提升自回归图像生成质量,能渲染长文本图像。该模型已开源,还构建奖励系统评估生成质量。
打造全球首个强化学习云平台,九章云极是如何做到的?
AI正从语言模型走向智能体,强化学习成关键技术,但训练面临困难。2025年6月九章云极发布全球首个工业级强化学习云平台AgentiCTRL,实现系统级重构,其智能基础设施战略布局领先,具产业赋能优势。
美国版梁文锋来了
美国互联网券商巨头Robinhood的CEO Vlad Tenev投身AI创业,与Tudor Achim联合创立Harmonic AI,从数学突破开始,目前已完成B轮融资,估值达8.75亿美元,目标是构建数学超人类的AI系统。
AI秒懂短视频,快手大模型Keye-VL理解力爆表!技术细节全开源
快手全新多模态大语言模型Kwai Keye-VL上线且开源,能深度融合多模态信息,在视频理解、复杂视觉感知和逻辑推理上表现优异。介绍了其技术架构、预训练和后训练策略及训练架构优化等内容。
AI Infra 工程师们如何应对大模型流水线里的“暗涌”?
InfoQ《极客有约》X AICon 直播,邀请华为昇腾专家 ZOMI 酱、蚂蚁集团马介悦和 SGLang 尹良升探讨大模型 Infra 工程师实战日常。涉及大模型工程高频问题、版本迭代策略、推理部署优化、开源项目挑战等内容。
UNC | 发布Bifrost-1,构建“最强大脑”与“顶级画师”的桥梁,低成本实现“文生图”自由
随着AI发展,打造能推理又能创作的系统成为焦点。但让LLM学习视觉创作面临训练成本高和能力受损问题。BIFROST - 1框架在MLLM和扩散模型间建通信信道,解决核心痛点,实验表现出色。
OpenAI解密大模型失控:它不是变坏,而是「太听话」
OpenAI公开IH - Challenge,解决大模型指令冲突难题。指出大模型问题多因听信错误指令,给出系统>开发者>用户>工具的指令层级结构,设计数据集训练模型遵循高信任等级指令,提升安全可控性与抵御提示词注入能力。
让AI智能体拥有像人类的持久记忆:基于LangGraph的长短期记忆管理实践指南
文章围绕让AI智能体拥有持久记忆展开,深入探讨Agent Memory概念,聚焦LangGraph框架下长短期记忆实现,详解存储、管理、检索技巧,还通过引入MCP协议的实战案例展示构建多Agent系统。