「测试时扩展」共找到 2663 篇相关文章
推翻「预测下一个token」范式！微信AI新研究：把token压缩成连续向量更具性价比
微信AI和清华团队提出新范式CALM，把token打包成连续向量，让大模型从预测下一个token转变为预测下一个向量。实验表明它能减少生成步骤，在平衡性能和计算成本时性价比更高。
实战·Agentic 上下文工程（下）：实现一个可自我学习与进化的智能体原型
文章参考ACE论文架构与提示词设计，实现可自我学习与进化的ACE智能体原型。介绍整体架构、各模块实现逻辑、工作流组装测试，也指出当前问题如LLM表现波动大等，并给出改进方向。
Kimi开源新线性注意力架构，首次超越全注意力模型，推理速度暴涨6倍
月之暗面发布开源Kimi Linear架构，用新注意力机制首次超越全注意力模型。长上下文任务中，它减少75%的KV缓存需求，推理加速达6倍。核心创新Kimi Delta Attention有细粒度遗忘门控等特点。
重磅！DeepSeek再开源：视觉即压缩，100个token干翻7000个
DeepSeek-OCR模型探索视觉-文本压缩边界，用少量视觉token解码出10倍以上文本信息。它在OmniDocBench基准上表现超GOT-OCR2.0，为LLM长上下文问题提供方案，还能处理多类图像与近100种语言。
谢赛宁新作：VAE退役，RAE当立
谢赛宁团队研究表明VAE时代结束，RAE将接力。RAE是用于扩散Transformer训练的新型自动编码器，能提供高质量重建结果，有语义丰富潜空间，支持可扩展架构，收敛快，在ImageNet图像生成效果强劲。
Code2Video：全新AI教学视频生成框架，助力高质量教学
生成式模型在生成专业教育视频时受限，新加坡国立大学Show Lab提出Code2Video框架，以代码为中心，由三个协作智能体组成，能通过Python代码自动生成高质量教育视频，代码驱动生成优势明显。
SGLang 确定性推理实现技术细节笔记
文章围绕SGLang确定性推理展开，介绍其启用方式，详述批次不变性原理与Batch Invariant Ops实现，如Matmul Persistent Kernel设计；还阐述确定性采样、Attention Backend配置、AllReduce改动等，给出环境变量及测试脚本，有完整解决方案。
EMNLP2025 | 解耦视觉与推理，港大探索视觉语言模型"眼智分离"新范式
当前大视觉语言模型处理复杂推理任务时，常过分依赖语言知识，忽视图像关键信息。港大等团队提出ProReason框架，其蒸馏的ProReason - VL和ProReason - Q3模型性能提升显著，为LVLMs发展提供方向。
详解Github 35K+项目：打通200+数据源，构建企业级AI的数据统一入口，支持MCP【上篇】
文章实测开源的AI数据统一访问引擎MindsDB，介绍其架构、安装启动方法，展示跨多数据源统一查询、AI模型赋能数据查询等功能，还将在下篇介绍知识库与智能体特性。
长视频AI数字人来了！字节×浙大推出商用级音频驱动数字人模型InfinityHuman
随着内容创作智能化需求爆发，长时长、高质量数字人视频生成是痛点。字节跳动联合浙大推出商用级模型InfinityHuman，打破传统技术局限，解决身份漂移和细节失真难题，已实现多场景商用。