「分布式推理系统」共找到 3603 篇相关文章
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。
让LLM不再话痨,快手HiPO框架来了
当前LLM存在‘过度思考’困境,效率与成本矛盾突出。快手与南大合作推出HiPO框架,通过混合数据冷启动和混合强化学习奖励系统,让模型能自主决策思考模式,实验显示它提升了效率和准确率,还具强泛化性。
突破Pass@1瓶颈:一种让LLM自我博弈、永不枯竭的RL新范式,超越基线22.8%!
近年来,基于可验证奖励的强化学习(RLVR)在提升大型语言模型(LLM)推理能力上有关键作用,但存在熵崩溃问题。论文提出SVS创新策略,让模型自我合成变分问题形成自我提升循环,实验效果惊人。
刚刚,全场景L4全球第一股诞生!市值百亿
驭势科技今日登陆港股,成全场景L4自动驾驶全球第一股。它致力于为全球交付‘AI司机’,公开发售获6777.29倍超额认购。其U - Drive®系统能力强,还将推动AI司机订购模式成熟。
伯克利神作背刺OpenAI:持续学习才是真神!
伯克利等机构发布FST框架,通过快慢分层解决大模型持续学习死局。过去两年头部实验室都在提升模型推理能力,却忽视持续学习。FST让模型像大脑一样快慢分层,提升数据效率、减少遗忘,使持续学习可工程化。
多模态思维链如何重塑 AI 与短视频的未来
传统多模态模型在动态视频理解与复杂推理场景面临挑战,快手开源的 Keye-VL 模型在多模态思维链技术实现突破。文章解析其核心技术,分享在快手短视频社区的落地应用,还探讨了未来“Think with Video”的技术方向。
AI改造激光焊接检测!“过杀”率暴降50%,国际头部客户产线已用上
在第三届国际供应链博览会上,广州德擎光学科技的激光焊接在线检测系统展示了AI+先进制造检测落地效果。基于深度学习的AI检测模型,使焊接检测“过杀”率降50%,产线检测精度和效率提升,已用于国际头部客户产线。
Claude Sonnet 5 上线一日差评刷屏:打不过千问和 Minimax,性价比全面翻车
Claude Sonnet 5发布一天差评多。虽官方定位高,有能力亮点,但在中文测评中性价比低,测试成本高,且Max推理模式易过度思考。还因过度保守失去实用价值,其表现取决于使用场景和预算。