「混合专家架构」共找到 2377 篇相关文章
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核,MoE层提速3.5倍,端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈,他们回归基础,从零重写MoE训练层,抛弃对现有CUDA库依赖,释放了Blackwell架构潜能,实现MoE层和端到端训练提速。
刚刚,OpenAI 发布了GPT-5 前菜:ChatGPT Agent
OpenAI发布ChatGPT Agent,它是统一智能代理系统,融合多种功能与工具,能动态选处理路径。在多测试中表现佳,采用强化学习微调新架构。使用体验似与人协作,OpenAI采取安全措施,还探索商业、分批开放,业内看法不一。
从大模型到智能体:50+ 头部企业的 AI 进化实践
2025年AICon全球人工智能开发与应用大会6月27 - 28日在北京举办,50余家机构专家围绕AI Agent等前沿技术探讨落地实践与趋势。极客邦等企业代表分享应用布局,还有5大主题演讲、14个技术专场和50多个标杆案例。
搜索 ≠ 简单匹配!0代码实现语义级图文互搜
在非结构化数据爆发增长的当下,传统图文检索方式难以满足企业需求。本方案介绍借助阿里云 Milvus 实现高效多模态图文检索,覆盖多场景,有开箱即用、性能强等优势,还给出架构、部署、验证及清理资源的方法。
AI Agent 的工程化被低估了
文章指出 AI 发展中工程化作用被低估,将其分为产品工程和技术工程拆解构建 AI Agent 体系。产品工程涵盖需求建模、UI/UX 设计等模块;技术工程涉及架构模块化、流量控制等方面,还提及 Spring AI Alibaba 等工具。
Yann LeCun放出憋了20年的大招:Meta开源V-JEPA 2世界模型
Meta发布V-JEPA 2世界模型,参数高达10亿,推理速度比英伟达Cosmos快30倍。它基于Vision Transformer架构,是Yann LeCun倡导多年的JEPA路线成果,仅需62小时机器人数据训练就能执行任务,打脸质疑者。
万字总结:如何练就适配人形机器人的可靠「灵巧手」?|GAIR Live
在具身智能崛起时,灵巧手成人工智能落地核心突破口。2025年5月25日相关线上沙龙中,嘉宾围绕灵巧手软硬件、数据与模型、落地应用等交流,探讨数据难题、开源价值、落地挑战及中美差距等。
成熟工程师1天完成调试,AI工程实践被MCP彻底颠覆?
去年11月Anthropic发布模型上下文协议(MCP),开发者社区迅速采用,AWS、GitHub、OpenAI等也已采用。MCP标准化数据和工具与AI代理的集成,简化定制化AI应用构建。采访华院计算杨小东,解析其架构、应用及商业价值。
ICML 2025 Spotlight | 多模态大模型暴露短板?EMMA基准深度揭秘多模态推理能力
最新研究推出 EMMA 基准测试,揭示顶尖多模态大语言模型在深度视觉与文本融合的复杂多模态推理上显著不足。该研究已被 ICML 2025 接收,代码数据开源。实验表明,现有模型与人类专家差距大,视觉推理是核心瓶颈。
3.4K星Apple出品FastVLM:视觉TTFT效率提升85倍,凭啥这么牛!
文章指出VLM在实际生产应用中因高分辨率图像存在效率问题,介绍Apple出品的FastVLM解决方案,阐述其架构、训练过程,展示在多个基准测试的性能,凸显在高分辨率输入下提升效率的优势及实际应用价值。