「混合推理架构」共找到 3661 篇相关文章
微软刚发布Mu模型:支持Windows智能体,小参数跑出10倍性能
今天凌晨微软发布创新小参数模型Mu,3.3亿参数性能比肩Phi - 3.5 - mini,体量小10倍,离线NPU笔记本每秒超100 tokens响应。它支持Windows智能体,架构有多项创新,经训练优化后智能体表现出色。
8 位 AI Infra 高管复盘 WAIC:当堆砌「暴力美学」触顶,AI Infra 如何求变?
雷峰网与8位参展AI Infra公司的决策者交流,捕捉行业新方向和共识。今年行业关注重心从拼规模转向比效率,Token推理成算力消耗主体,AI工厂和Token工厂共生,未来竞争聚焦效率,不同玩家各有优劣。
实战案例|当本体遇上 Agent:让 AI 真正“听懂业务”并“按规矩办事”【上】
本文是“企业级本体应用”系列第三篇,探讨本体如何融入企业智能体系统。指出本体非数据库或图谱,是语义层。介绍本体在Agent系统的架构与职责,通过案例展示用本体做规则判断和多维归类,凸显其优势。
浙江,冲出一匹碳化硅芯片全球黑马!
在‘双碳’目标与数字中国建设蓝图下,电能管理机遇巨大。黄兴博士指出将供电架构优化为高压直流可降低能耗,关键在于碳化硅功率芯片。其创办的派恩杰半导体,自主研发芯片,从芯片到封装助力客户,迎来产业机遇。
老外傻眼!明用英文提问,DeepSeek依然坚持中文思考
DeepSeek-V3.2和DeepSeek-V3.2-Speciale推理能力显著提升,海外研究者用英文提问,它却用中文思考。评论有两种观点,相关论文显示中文省token但非最有效,大模型选思考语言并非只看效率。
多智能体在「燃烧」Token!Anthropic公开发现的一切
Anthropic发布多智能体研究系统构建解释,解决多智能体研究困惑。多智能体系统优势明显,在特定任务中表现出色,但token消耗大。其架构独特,还介绍了提示词工程、评估方法、面临的工程挑战等内容。
无需标注和奖励模型!仅靠自信度RL,16个样本训练20步,效果飙升21%!
论文提出RLSC,让大语言模型用自身答案置信度作奖励信号,摆脱人类标注依赖。它以模型自信度内部信号替代多数投票外部信号,小成本提升模型数学能力,还让模型学会快推理,不过也存在安全隐忧。
在WAIC耳朵听出茧子的「智能体」,是时候系统学一下了
今年世界人工智能大会上,智能体成主角,AI厂商纷纷布局。文章指出人们对AI大模型期望转变,介绍智能体底层逻辑,涵盖工具使用、推理模型、ReAct框架等,还对比先前尝试,探讨智能体能力层次与未来发展。
全球首个英伟达含量为0的万亿模型,成了海外开发者的抢手货
美团推出LongCat-2.0,是首个在国产算力上实现全链路训推闭环的万亿参数模型。它多项性能强,适配主流编程工具,架构设计原创,还证明了国产算力有支撑大模型迭代的能力,训推成本更低。
腾讯混元开源 4 个小尺寸模型,主打 Agent 和长文
8月4日,腾讯混元开源四款小尺寸模型,参数为0.5B、1.8B、4B、7B,消费级显卡可运行,适用于低功耗场景。模型具备推理快、性价比高特点,亮点是Agent和长文能力,已在腾讯多业务应用。