「解耦部署框架」共找到 2298 篇相关文章
LLM 仅靠自身就能增强推理？SePT 给出简洁在线自训练范式
多数推理后训练方法依赖外部信号，SePT仅用模型自身生成的答案自训练，能提升推理能力，数学推理任务准确率升10个点。它核心简洁，设计关键是温度解耦等，不损模型通用能力，代码易迁移复现。
CVPR2026 | Streamo：让大模型变成实时流式交互助手
香港浸会大学联合腾讯优图实验室提出 Streamo，将‘何时回答’变为模型预测的 token，通过端到端训练框架把离线视频模型转化为实时流视频助手，还构建 Streamo - Instruct - 465K 数据集，实验效果良好。
告别「边画边说」：LatentMorph 开启视觉生成隐式潜空间推理新范式
现有的文生图模型缺乏动态思考与自我修正能力，香港科技大学团队提出LatentMorph框架，将隐式潜空间推理集成到T2I生成过程中，实验显示其显著提升基座模型性能，削减推理延时与Token消耗，实现人机认知对齐。
0.3B参数，600MB内存！腾讯混元实现产业级2Bit量化，端侧模型小如手机App
腾讯混元团队推出面向消费级硬件的“极小”模型HY-1.8B-2Bit，参数量仅0.3B，内存占用600MB。它基于产业级2Bit端侧量化方案，生成速度提升，还通过多种方法提升能力，未来将探索新技术缩小与全精度模型差距。
刚刚，微软全新一代自研AI芯片Maia 200问世
微软原定于 2025 年发布的下一代 AI 芯片 Maia 200 问世。它基于台积电 3 纳米工艺，性能强、能效高，是异构 AI 基础设施重要部分，将为多个大模型提供支持，已部署在美国中部数据中心区域。
Nature科学报告：对AI的焦虑，理科偏接受学习，文科偏批判回避
青海大学等团队在《Nature》科学报告发文，调查三所川校师生对AI的焦虑与采用意愿。研究构建新框架，整合三种AI焦虑，发现不同焦虑对技术接受影响不同，学科和自我效能也会调节转化路径。
Unsloth-MLX：在Mac上微调LLM，代码无缝迁移到云端GPU
对于Mac用户，在原型实验阶段反复租云端GPU是资源浪费。开发者推出Unsloth - MLX，基于MLX框架，让Mac用户本地高效微调大模型，改一行导入语句就能无缝迁移代码到云端，还介绍项目特点、状态等。
阿里干死豆包图疯传，千问：相煎何太急；字节大幅涨薪，传年利润或达500亿刀；印度AI妖股近两年暴涨550倍，仅2名员工｜AI周报
这篇 AI 周报涵盖多领域动态。如阿里辟谣千问全员会干死豆包图；周鸿祎遭前高管实名举报财务造假；字节涨薪并推进 AI 手机合作；多家科技公司有新品发布或业务进展等。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
92亿美元创纪录营收背后，AMD从英伟达手中“抢”走了什么？｜甲子光年
美国当地时间11月4日，AMD公布2025财年第三季度财报，多项数据创纪录，已悄然抢夺英伟达在AI领域市场。其崛起基于GPU、CPU及软件层面战略部署，在中国市场也有独特策略，但转型仍面临风险。