「架构经验」共找到 2311 篇相关文章
英伟达Thor芯片屡屡延期：车企被迫转身，供应链迎来机遇
英伟达原计划的Thor芯片因架构和设计缺陷多次跳票，性能大幅缩水至约700TOPS，打乱国产车企规划，小鹏、理想等厂商回调旧方案或加速自研。同时，也为国产芯片企业带来机遇，推动市场走向多元竞争。
AlphaGo之父找到创造强化学习算法新方法：让AI自己设计
谷歌DeepMind团队在Nature发表论文，探索AI自主发现强化学习算法的可能。团队负责人是“AlphaGo之父”David Silver 。方法是基于智能体经验元学习，实验显示自动发现的规则表现优异，未来强化学习算法或无需人工设计。
IEEE TAP|上海交通大学曹慧琳、南京大学任宇翔等：AI赋能电磁仿真：物理–数据混合驱动的PdEgatSCL模型实现高效建模
为实现电大尺寸目标快速精确建模，本文提出物理 - 数据混合驱动的PdEgatSCL方法，学习CFIE做端到端预测。用EGAT架构，编码格林函数等特征。测试显示它精度高、速度快、省内存，可加速电磁建模与逆向设计。
别让故障复盘流于形式：用AI挖掘每一次“跌倒”的价值
文章指出传统故障复盘存在诸多问题，借助AI能力可解决专业性和深度问题。介绍了智能复盘Agent，包括其核心使命、目标用户、核心价值和解决方案，还阐述了核心技术架构、实现方式及评测机制等，最后给出实战案例。
社区供稿丨MiniCPM-V 4.5 技术报告正式出炉
上个月开源的多模态模型 MiniCPM-V 4.5 广受好评，今日其技术报告出炉。报告从架构、数据和训练三方面探索高效路径，提出三大技术，使模型在多任务上突破，小参数规模下性能和推理速度佳。
理解帮助生成？RecA自监督训练让统一多模态模型直升SOTA
统一多模态模型在视觉理解和生成能力上不平衡，常理解强但生成弱。本文提出重建对齐（RecA）自监督后训练方法，不改动架构，用未标注图像训练，在多模型实验中提升性能，部分达SOTA。
交互扩展时代来临:创智复旦字节重磅发布AgentGym-RL，昇腾加持，开创智能体训练新范式
强化学习之父指出人工智能迈入「经验时代」，在此背景下，复旦、创智、字节研究者发布 AgentGym - RL 框架。它是全新端到端 RL 框架，提出 ScalingInter - RL 方法，7B 模型经训练追平顶尖商业模型，为 AI 发展注入动力。
多智能体自主规划模式性能提升：五大精准策略详解
本文基于多智能体React模式实践，剖析自主规划架构挑战，如工具调用延迟等。提出五大优化策略，像用流式XML替代FunctionCall、合理压缩上下文等，还介绍创意加速器AI绘画创作功能，为多智能体规划模式提供借鉴。
三大核心创新公开，快手开源多模态Keye-VL 1.5拿下视频理解SOTA，8B力压GPT-4o！
快手开源多模态Keye-VL 1.5，为8B视频理解最强模型，公开3大核心创新技术。它靠Slow-Fast视频编码等，在20+基准屠榜。在多类基准测试和内部测评中表现优异，将业务经验沉淀到开源社区。
Chain-of-Agents: OPPO推出通用智能体模型新范式，多榜单SOTA，模型代码数据全开源
OPPO个性化AI实验室团队推出智能体推理范式CoA及模型AFM，解决传统多智能体系统通信效率低等问题。AFM在近20项测试中刷新记录，降低推理成本，还介绍了架构、数据构建等，也指出待探索方向。