「跨语言混合」共找到 1570 篇相关文章
狂揽33.8K星！这款Postman替代工具，绝了，离线+Git协作太香
Bruno是开源API探索测试IDE，有自研Bru语言、离线存储和Git协作能力，是Postman等强力竞争者。它功能丰富，有跨平台支持等，技术架构优势明显，还给出实战演示和同类工具对比。
Sebastian Raschka 2026预测：Transformer统治依旧，但扩散模型正悄然崛起
知名AI研究员Sebastian Raschka预测2026年，Transformer架构在未来至少一到几年仍占统治地位，但会在效率和混合上微调。同时，扩散语言模型虽有工具调用缺陷，但在数据稀缺时或成更好的学习者。
LLM加速利器LMCache，极大降低GPU资源消耗
LMCache是大语言模型服务引擎扩展组件，能降低首次响应延迟、提升吞吐量，适用于长上下文场景。它将KV缓存存于多级存储，跨服务实例复用任意重复文本的KV缓存，节省GPU算力，与vLLM结合优化显著。
DeepSeek R2没来，Kimi K2来了，VLLM，SGLang首发支持
Moonshot AI发布Kimi K2大语言模型，采用混合专家架构，总参数量达1万亿。其有多项技术创新，在多个基准测试表现突出。发布两版本，用修改版MIT协议开源，vLLM、SGlang首发支持，已上线多服务。
让AI打游戏！能玩1000多款游戏，英伟达用4万小时视频训练出通用基础模型NitroGen
NVIDIA发布NitroGen模型，利用40000小时带按键显示的游戏视频，构建视觉-动作数据集，训练出能玩超1000款游戏的通用基础模型，在跨游戏泛化和微调任务中表现卓越，为具身智能发展提供新思路。
苹果憋一年终超同参数 Qwen 2.5？三行代码即可接入 Apple Intelligence，自曝如何做推理
今年 WWDC 大会上，苹果推出专为增强 Apple Intelligence 功能的语言基座模型，含约 3B 参数紧凑型与基于服务器的混合专家模型。经优化可在苹果芯片高效运行，改进工具使用与推理能力，评测显示设备端模型表现优。
Java 世界的 MCP：将架构策略应用于 LLM 集成
文章指出大语言模型成企业架构组件，但当前集成脆弱。MCP 引入标准化方法，其 Java SDK 重要。文中介绍 MCP 架构、特点，分析其与原生工具调用的权衡，还通过案例展示应用，最后说明适用场景。
中移动九天团队MultiPL-MoE：全新Hybrid-MoE架构用于增强通用大模型低资源代码能力
大语言模型在有限计算资源下提升多语言代码能力面临挑战。中国移动九天团队提出 Hybrid MoE 架构 MultiPL - MoE，耦合两层专家选择机制优化，实验证明其在增强低资源代码能力、缓解高资源语言遗忘上有效。
大模型被确诊「视觉文盲」！多校联合提出MILO，为它植入空间想象力
空间推理是多模态大语言模型（MLLMs）应用关键挑战，当前‘语言描述式调优’让模型成‘视觉文盲’。多校联合提出MILO范式，结合视觉生成反馈与语言调优，还构建GeoGen数据集，经五大任务验证其有效。
小红书团队开源dots.ocr：文档解析新王者，性能比肩Gemini！
文档解析领域处理多语言复杂文档需高效能力，传统OCR工具存在不足。小红书HiLab开源多语言文档解析模型dots.ocr，基于1.7B参数视觉语言模型，性能达SOTA，单页PDF处理快，公式识别媲美大模型。