「多阶段推理系统」共找到 4068 篇相关文章
Pixel 10『打样』AI手机：苹果、华为、三星差几年？
谷歌发布被称为“全球最AI的手机”Pixel 10系列，全新Tensor G5+端侧Gemini Nano带来AI领先。文章将其与苹果、华为、三星手机对比，分析各品牌AI功能优劣势，指出未来手机竞争是硬件、系统与大模型的综合较量。
一种基于滑动层合并的高效深度修剪大模型的方法
文章指出深度修剪可加快推理速度，但直接丢层会降低性能。为此提出滑动层合并法，根据相似度阈值融合连续层，简化结构且保持性能。实验显示该方法优于现有技术，还揭示了与宽度修剪结合的潜力。
甲小姐对话程路：做能源领域的“自动驾驶”｜甲子光年
本文是甲小姐对话新奥能源程路，探讨能源领域“自动驾驶”。程路认为能源转型正当时，AI是关键。新奥泛能网构建数字能源运营系统，提出“能源领域的自动驾驶”分级概念，还介绍了数据处理、算法及落地应用等情况。
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。
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。
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。
当EDA（消息驱动架构）遇到AI Agent：消息驱动在智能体时代的重生
文章探讨消息队列与AI Agent的融合。回顾消息队列发展历程，阐述多智能体协作系统成为AI落地核心架构的原因，分析消息队列与AI Agent的融合点，介绍Apache Pulsar对AI Agent的赋能，还展望了AI与中间件的双向进化。
万字硬核解读SAM 3：不止分割一切，它开始理解世界了
Meta的SAM 3能理解语义，实现可提示概念分割。它支持开放词汇、全实例分割等，架构有创新，数据引擎高效。评估显示其性能优异，与MLLM结合成SAM 3 Agent后推理分割能力强，但在专业领域和复杂场景有局限。
这次，钉钉领先半目
钉钉发布会前，阿里成立Alibaba Token Hub事业群，设悟空事业部，钉钉归入其下。无招回归后思考AI时代钉钉形态，革故鼎新，推出真经系统等，在制造业案例展现优势，强调可编程企业概念，悟空有望带来新商业想象。
Qwen3-Next全新架构，32K场景MTP吞吐提升10倍
随着模型大小和上下文长度增加，为应对成本和部署挑战，Qwen3 - Next有突破性架构创新，解决上下文长度和总参数缩放问题。它采用混合注意力、超稀疏MoE等，MTP机制让其长上下文推理吞吐量比前身高10倍以上。