「双模式推理」共找到 2638 篇相关文章
姚顺宇谷歌首秀，Gemini新模型刷爆SOTA：人类仅剩7人捍卫碳基编程
面对Claude Opus 4.6和GPT Codex 5.3的攻势，谷歌升级Gemini 3 Deep Think，在多项基准测试刷爆SOTA，推理成本降低82%。它还走进科研工程领域，其研发团队有不少华人，如姚顺宇、Yi Tay。
Mini-sglang-01：从Client到Scheduler的消息流转之旅
文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang，详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程，分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略，还预告后续分析调度和模型实现逻辑。
不止于量化：最新综述用「时-空-构」三维视角解构KV Cache系统级优化
随着LLM向1M上下文演进，KV cache成推理服务效率核心瓶颈。墨尔本大学和华中科技大学研究者发布深度综述，用「时间 - 空间 - 结构」视角梳理KV cache优化方法，还归纳关键观察、提出开放挑战，并整理了资源库。
不得了，这个新技术把视频压缩到了0.02%！
中国电信人工智能研究院的生成式视频压缩（GVC）技术，将视频数据压缩率干到0.02%，还能保持画面高清连贯和细节。它以‘用计算换宽带’为核心理念，在实测中表现优异，有诸多应用场景。
深度拆解：如何在 LangChain DeepAgents 中复现 Claude 的 Skills 机制 ？
本文探讨在LangChain的DeepAgents框架复现Claude的Skills机制。先回顾Skills，它是Anthropic提出的Agent能力注入方式，有渐进式加载特点。接着介绍让通用框架支持Skills的环节，最后测试验证其效果和收益。
别人在测 Demo，我已经用MiniMax M2.1跑通了整个产品开发流程
作者黄叔用自研产品「降噪」测试 MiniMax M2.1，从 Skills 优化、页面样式、沉浸式交互、智能搜索四个维度检验实战能力。结果显示 M2.1 优势明显，虽有不足，但已能满足多数日常开发任务。
比传统方法强7倍：Anthropic物理隔离危险知识，重塑大模型安全训练范式
Anthropic团队提出选择性梯度掩码技术（SGTM），在训练阶段将危险知识物理隔离到特定参数并剔除，实现安全性与通用能力更好平衡，抗恢复性是传统方法7倍，还能处理未标记危险数据。
对话微分智飞高飞：看具身智能如何引发飞行认知革命 | GAIR 2025
雷峰网第八届GAIR大会邀请微分智飞高飞，探讨具身智能在飞行机器人领域应用。高飞指出其与传统无人机本质区别，介绍应用场景、分布式集群技术，还谈世界模型价值、挑战及创业契机，认为具身智能是历史拐点。
Jina-VLM：可在笔记本上跑的多语言视觉小模型
Jina AI 发布 2.4B 参数量的视觉语言模型 Jina-VLM，在多语言视觉问答任务达 SOTA。它引入注意力池化，连接视觉与语言基座，支持 29 种语言，能高效处理问答等任务，对硬件需求低。
Scaling Law 仍然成立，企业搜广推怎么做才能少踩“坑”？
InfoQ《极客有约》X AICon 直播栏目邀请京东、荣耀等专家探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推领域 scaling law 仍成立，大模型改变特征工程等，还分享了系统架构、模型应用等方面经验及挑战。