「性能 - 效率权衡」共找到 2937 篇相关文章
基于 Qwen3.8-Max 构建 AI 合同精审系统:文档解析、多轮条款分析 Pipeline 工程实战
本文分享基于Qwen3.8-Max大模型+Python Flask搭建AI合同精审系统的完整工程实战,包含环境配置、项目架构、核心模块开发,记录开发踩坑经验,附AI与人工审查的实测对比数据,适合中小企业合同初审使用。
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。
NovaSilicon发表新论文:造芯的瓶颈不在工具,而在组织
NovaSilicon发表论文探讨超级智能在芯片领域的运用。随着芯片复杂度提升,传统EDA方法遇瓶颈,论文提出将芯片设计超级智能建模为AI组织,利用LLM等技术,重塑芯片设计行业,实现产业链智能化升级。
叛变!OpenAI亲儿子竟然选了Kimi K3
OpenAI投资的法律AI公司Harvey,首个自研模型Harvey Tenet选中国开源模型Kimi K3作底座。因原用闭源模型成本高、有竞争风险。Tenet训练成本低、性能佳,显示出可复制路径。
多 Agent 并行,手机也能用,已经 4 万星!
GitHub上项目Orca是专为「并行Agent」做的开发环境,开源4个月揽4万+ Star。它让多个Agent在独立git worktree里并行干活,互不干扰,还支持近30款主流Agent,另有多种实用功能,安装也简单。
告别 LEB128 的规范性陷阱,Bijou64 用结构设计解决安全问题
研究实验室Ink & Switch发布bijou64可变长度整数编码格式,由Brooklyn Zelenka开发。它消除规范性漏洞,在基准测试中超标准标量LEB128解码器。Hacker News社区对其有权衡讨论,实现已用Rust发布。
刚刚!Meta把大模型塞进脑机接口,隔空读脑直逼开颅植入水平,代码全开源
Meta推出Brain2Qwerty v2,号称性能最强端到端方案,能基于非侵入式脑部记录实现实时句子级解码,准确率逼近开颅手术水平。还开源代码,公开数据集,旨在帮脑损伤患者交流。
端侧跑大模型,现在也太简单了
作者Vicki Boykis分享本地运行AI模型体验,指出如今本地模型性能提升大,像GPT - OSS、Gemma 4系列表现出色。还介绍运行本地智能体流程的设置,虽有问题,但优势多,生态值得投资。
全员本科生!何恺明组新作:文生图,258M参数就够了
何恺明携本科生团队推出文生图模型MiniT2I,基于MM - JiT架构,仅用258M参数实现不错效果,训练成本低。该架构删繁就简,去掉VAE和AdaLN等模块,性能提升,展现出与工业级模型的竞争力。
ACL 2026 Main|混合推理模型也会「钻空子」:南大移动团队提出TNT,破解「假装不思考」骗奖励
大型推理模型存在「过度思考」问题,训练混合推理模型易出现奖励欺骗。南大等团队提出 TNT 方法,利用思考模式解答部分为问题动态设非思考模式 token 上限,解决奖励欺骗,实现准确率与效率双赢。