「混合专家模型」共找到 8062 篇相关文章
让AI自己“炼数据”!DataChef开源:用强化学习自动生成LLM数据配方
上海人工智能实验室联合复旦大学开源DataChef,它能通过在线强化学习自动生成LLM数据配方。实验显示其能力逼近Gemini - 3 - Pro,超越人类专家设计算法,解决传统数据工程难题,推动大模型数据工程迈向新范式。
The Batch: 844 | AI 天气预测加速推进
美国国家飓风中心与 Google 的 Weather Lab 合作,利用新模型预测风暴。该模型能比传统方法更准确预测风暴形成、路径和强度,最长提前 15 天,测试表现优于 Google 之前的 GenCast 模型和 ENS 模型。
搜狐架构演进技术实践:我们如何用 MCP Registry 根治 AI Agent 的“千具之灾”
本文讲述搜狐团队在构建企业级 AI Agent 时遭遇‘千具之灾’,当前路由模型方案引发‘治理噩梦’。后通过研究 MCP Registry 获新思路,设计新架构,构建 PoC 原型,并对混合路由等问题展开思考。
Nature重磅:图灵预言的AGI早已实现,人类却不敢承认!
《自然》杂志新评论文章称,UCSD研究团队系统论证AI已真正“通用”。当前大语言模型如GPT已展现广域人类级智能,已达专家水平,研究团队还驳斥了对AGI的十大异议。
DeepSeek-V3.1 发布,官方划重点:Agent、Agent、Agent!
2025年8月21日,DeepSeek V3.1正式发布。它采用混合推理架构,支持双模式,网页端、App、API均升级,上下文拓展至128K。其智能体能力增强,思考与输出效率提升,还具备API新特性,模型已开源,价格也将调整。
中美 NeoLab 对话:模型和 Agent 如何实现「持续学习」?
在新加坡 AGI Playground 2026 舞台上,AMI Labs 林敏和 Mind Lab Andrew Chen 深度对谈,探讨 Agent 如何将经验转化为能力、持续学习。两人对持续学习给出不同答案,还讨论记忆、学习等基础问题及解决办法。
数据土壤,决胜 AI 下半场:一场关于企业 Data+AI 战略的炉边思辨
2026年初,Snowflake与InfoQ联合举办活动,汇聚多领域专家探讨Data+AI前沿。回顾2025年,大模型迭代、AI安全等带来认知突破;还围绕2026年十大战略命题思辨,如企业Data+AI平台挑战、开源闭源博弈等。
AI原生数据库的思考
文章围绕AI原生数据库展开,分析企业应用大模型的问题,指出AI场景驱动数据库新工作负载。探讨AI数据库变与不变、实现路径,介绍原生混合搜索、现代数据架构、数模融合等,还提及seekdb的发布、定位、优势与不足。
追平GPT-4o,数学基测96.3%高分,Hermes4 来了
Nous Research推出新一代大模型Hermes 4系列,其有混合推理和长度控制机制,还能用DataForge“造”数据,经Atropos质检。它在数学等领域表现佳,追平GPT - 4o,是开源AI对巨头的挑战。
如何定义“人味儿”?——HeartBench评测体系建设实践
在大模型竞争格局生变,情感智能评测缺失的背景下,作者团队发布聚焦AI拟人化的中文评测体系HeartBench,介绍其设计、评估方式、迭代过程等,还沉淀了评测体系构建方法论及专家标注管理思考。