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本文是系列文章第九篇,介绍了神经网络中的层归一化。先回顾标准差、标准分概念,指出其可使差异可控稳定。接着说明层归一化将原思想用在神经网络,还加入可学习参数,最后总结其作用与应用位置。

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LLM加RL遭质疑:故意用错奖励,数学基准也显著提升,AI圈炸了

华盛顿大学等机构论文引爆AI界,其发现用虚假奖励训练Qwen2.5-Math-7B模型,也能提高MATH - 500成绩。虚假奖励对Qwen模型有效,但在其他模型上有限,凸显RLVR有效性与模型能力有关。

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大模型推理也能“智能调度”:让奖励模型按需分配算力的动态路由机制 | ACL 2026

生成式奖励模型(GRM)推理策略存在算力浪费问题。腾讯混元与新南威尔士大学联合提出 E - GRM 框架,将模型不确定性定义为调度信号,按需推理。文章从多维度解读该框架,并展示实验评估结果。

InfoQ
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Speech LLM 的下一个突破口:你的语音大模型可以是个「带韵律的文本模型」

语音大模型存在‘模态代沟’致性能‘降智’,此前两波改进未根本解决。香港中文大学论文提出TextPro - SLM架构,从输入端破局,仅用约1000小时数据就实现低‘模态代沟’,对多模态模型设计有启发。

机器之心
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谷歌公开全新极限压缩算法:LLM提速8倍、内存占用狂降6倍,精度零损失

谷歌推出全新量化算法 TurboQuant,瞄准大模型键值缓存吃内存、高维向量搜索算力瓶颈痛点,能砍内存、提速度且精度零损失。分 PolarQuant 和 QJL 两步,实验数据表现优异,将改变搜索格局。

AI寒武纪
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特斯拉们,慌了?英伟达智能驾驶实测曝光:仅用一年追平马斯克八年心血

英伟达汽车业务虽仅占总收入1%,但十年积累已成气候。其与Uber合作、推广L2级城市功能,到2028年将实现L3高速公路驾驶,仅用1年几乎追上马斯克的FSD。实测中英伟达自动驾驶表现出色,新系统也有诸多亮点。

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中国设计智造大奖作品展来了!从具身智能到智慧空间,打开未来生活想象

第十届中国设计智造大展在国美良渚校区开启,展示200余件获奖作品。展览设5大主题、打造新场景,验证新技术产业化应用,还展示增强外骨骼等案例,助力未来产业集群培育。

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小红书提出DeepEyesV2,从“看图思考”到“工具协同”,探索多模态智能新维度

小红书推出多模态模型DeepEyesV2,它延续视觉推理优势,实现代码执行、网页搜索和图像操作的全工具协同。通过多工具协同推理解决复杂问题,采用两阶段训练策略,准确率远超开源模型。

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扩展外部测试时Scaling Law,中关村学院新发现:轻量级验证器可解锁LLM推理最优选择

文章聚焦大语言模型‘测试时扩展’,指出内部方法接近瓶颈,外部方法的传统实现有缺陷。提出 TrajSelector 策略,用轻量级打分模型复用隐状态打分,训练无需手动标注,实验显示性能增长稳定。

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刚刚,LeCun团队开源首款代码世界模型!能像程序员一样思考的LLM来了

Meta官宣发布代码世界模型CWM,将世界模型引入代码生成任务。它基于编程和世界建模数据训练,能模拟程序执行与交互。在编程基准测试中表现不错,算是Meta的概念验证,目前可看作Demo。

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