「推理性能优化」共找到 4185 篇相关文章
智能体请求暴增 9.4 倍,token 账单却没涨:Uber 公开 AI 软件工厂省钱方法
Uber AI已嵌入软件开发全流程,超70%代码合并请求由智能体生成,半年内智能体请求暴增9.4倍,通过多项优化实现AI总支出稳定,本文公开其整套AI降本方法论。
清华联手千问重塑归一化范式,让 Transformer 回归「深度」学习
Pre - Norm和Post - Norm是Transformer架构中稳定信号流的关键范式,但面临权衡取舍。近日,清华黄高团队联合千问团队提出SiameseNorm,构建参数共享的平行通路,实现稳定训练并提升性能。
陶哲轩联手GPT-5,1小时攻克数学难题!全程无需编码,OpenAI副总惊呼
陶哲轩联手ChatGPT攻克MathOverflow复杂数学题,节省数小时编码时间。他先让ChatGPT生成代码,后改用分步对话找参数,还验证结果。AI助其发现错误、优化流程,凸显在数学研究的潜力。
专治智能体盲跑!微软发布AI Agent 5大可观测性,打通任督二脉
今天凌晨微软官网发布AI Agent 5大可观测性最佳实践,解决智能体盲跑等难题。介绍了智能体可观测性概念和好处,展示5个应用案例,还阐述5大实践,如选模型、持续评估、集成CI/CD等。
训练提速5倍,响应缩短50%:动态自感知能力,重塑高效LLM Reasoning范式
大型语言模型“思维链”技术有冗余,传统优化方案存在静态先验与动态能力错配问题。论文提出的DR.SAF框架赋予模型动态自感知能力,通过三模块协作,实现推理“精准瘦身”,解决根本冲突。
从BERT到T5再到Qwen3:关于Embedding的八点总结
哈工大30+页综述聚焦通用文本嵌入(GPTE),系统介绍其架构、数据、模型,探讨预训练语言模型(PLM)给GPTE带来的基础能力与高级扩展,还涉及多模态、多语言、代码嵌入等应用。
深入剖析AI公司正在面临的:「囚徒困境」
文章指出AI模型训练成本虽下降,但运营成本尤其是推理费用飙升,使AI公司陷入两难。用户只青睐最强模型,且模型资源消耗远超预期,订阅模式难以为继,还给出了避免亏损的三条出路。
Token成本下降,订阅费却飞涨,AI公司怎么了?
文章指出,虽模型训练成本下降,但 AI 公司运营成本尤其是推理费用猛增。以固定费率订阅和高 token 消耗的商业模式的公司面临困境,如 Windsurf、Claude Code 等,还给出避免亏损的三条出路。
IMO 主席正式宣布:Google DeepMind在国际数学奥赛拿下金牌!
Google DeepMind的Gemini Deep Think模型在2025年IMO竞赛获金牌水平成绩。虽比OpenAI公布晚,但实现用自然语言解题质的飞跃。它采用增强推理模式,成绩经官方认证,后续将向用户开放。
南开 && UIUC | SearchAgent-X,打破「效率瓶颈」,让复杂「AI搜索智能体」走向现实
南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的研究提出SearchAgent - X框架,解决大型语言模型驱动的搜索智能体效率痛点。它剖析制约效率的原因,通过两大‘加速引擎’优化性能,实验显示效果显著。