「层次化架构」共找到 2550 篇相关文章
美团提出全新多模态统一大模型STAR，GenEval突破0.91，破解“理解-生成”零和困局
近日美团推出多模态统一大模型 STAR，以“堆叠自回归架构 + 任务递进训练”实现理解与生成双重突破。它解决行业痛点，通过三大核心设计统一能力，实验在多任务中表现顶尖，还给出后续探索方向。
Token洪流的转向：当AI Agent成为Token消耗的主宰，什么样的推理服务基础设施才是刚需
Token消耗量转移，AI Agent成Token消耗主宰，大模型推理服务底层逻辑重塑。文章介绍AI Agent时代范式转变、对推理基础设施的需求，还阐述了为其打造的AI Serving Stack架构及优势，它获2025年度相关卓越奖。
马斯克罕见低头：开源𝕏推荐算法，自嘲“很烂”不过未来月更
马斯克开源𝕏推荐算法系统，这是几乎全由AI模型驱动的系统。它基于Grok - 1同款Transformer架构，通过学习用户历史互动行为推荐内容。虽获社区称赞，但算法有缺陷，马斯克也承认‘很烂’，未来将月更。
5.3 万人收藏的开源版 Claude Code 彻底起飞了，GLM-4.7直接免费用。
近期AI编程界，Claude Code虽好用但对小白不友好。而开源神作OpenCode爆火，Star数达53K。它把‘选模型’进化成‘选员工’，有图形化界面，还集成可靠模型，支持并行运行，社区有强大插件。
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 直播邀请京东颜林等探讨生成式推荐落地洞察。指出搜广推场景 scaling law 成立且在上升，还分享大模型对搜广推的改变、架构成长方式，及平衡成本等方面的经验。
AI引发K型分化：Gemini 3 加剧技术劳动力分化，判断力为王，基础岗位将被AI完全替代，程序员也不例外
2025年11月Google发布Gemini 3，依托多模态MoE架构和“Deep Think”模式，在软件工程等领域实现推理能力质的飞跃。它使前端开发工作重心转移，重构软件工程工作流，赋能白领但带来隐患，还冲击劳动力市场，提升软件掌握门槛。
全国产算力托底、告别 AI 内卷，科大讯飞如何让每个人站在 AI 肩膀上？
本文围绕科大讯飞在AI领域的发展展开。董事长刘庆峰表示要让所有人共享AI红利，介绍了公司在多领域的应用成果，还发布全国产算力的讯飞星火X1.5模型，实现多项技术突破，推动AI融入现实生活。
BettaFish微舆：一个多智能体舆情分析系统
BettaFish微舆可依自然语言需求抓取分析30多个主流社交媒体生成舆情报告。它将任务拆解给不同智能体，系统架构清晰，最终整合生成带时间线分析的HTML报告。项目在GitHub开源且登顶趋势榜第一。
V2G的羊毛不好薅｜甲子光年
国家出台政策推动V2G发展，有人认为新能源车主卖电赚钱的春天来了。但实际上V2G商业化落地存在工程难题，虽政策推动使其热度回升，多项目绕开并网采用“表后”应用，不过车主卖电收益抵不过电池损耗。
吴恩达关注的Ling-1T背后，蚂蚁Ling 2.0技术报告解密万亿模型开源配方
AI导师吴恩达关注蚂蚁开源模型Ling-1T，其性能直逼闭源模型。蚂蚁集团通过《Ling 2.0 Technical Report》揭示技术配方，从架构、预训练、后训练对齐和基础设施四个层面构建推理模型，还分享失败教训，提供开源SOP。