「结构化语言」共找到 2155 篇相关文章
扩散语言模型深度思考
作者探讨扩散语言模型（dllm），认为其建模方式或冲击AR。团队在AAAI报告介绍多项工作，还整理当前diffusion问题及观点，如推理架构、词表、优化范式等，并附项目网站和agent demo。
上海AI Lab发布混合扩散语言模型SDAR：首个突破6600 tgs的开源扩散语言模型
上海人工智能实验室提出全新范式SDAR，通过‘训练 - 推理解耦’融合AR模型高性能与扩散模型并行推理优势。实验证明，SDAR性能与原版AR模型持平或超越，还能加速推理，且已全面开源全系列模型。
The Batch: 897 | 科学实验室的通用语言
上海人工智能实验室发布开源的 Science Context Protocol (SCP)，它能连接 AI 智能体与多设备进行自动化科学探究。相比 MCP，其结构更安全，可管理模拟和实体实验，促进跨学科合作。
Claude年化收入首次反超OpenAI
最新数据显示，Claude背后的Anthropic年化营收突破300亿美元，首超OpenAI。其大部分收入来自API，企业客户增长迅猛。还与谷歌、博通签数GW级TPU算力协议，2027年供货。
BookRAG：专治各种「层次化复杂」文档
BookRAG专为处理层次化复杂文档而生。传统RAG有两大盲区，而BookRAG在多模态长文档基准上刷新SOTA。它采用BookIndex×Agent - based Retrieval技术方案，效率高、可扩展性强，兼顾高精度、高召回、低成本。
Fluss 湖流一体：Lakehouse 架构实时化演进
湖仓一体 Lakehouse 成主流架构，但数据时效性最多达分钟级。阿里云罗宇侠在 QCon 大会分享 Fluss 湖流一体方案，解析技术架构与原理，介绍融合趋势、核心优势、使用方法及未来规划。
JustGRPO：扩散语言模型的极简主义回归
本文提出回归极简的方法 JustGRPO，在 RL 阶段让模型自回归生成，用标准 GRPO 训练，能超越各类针对 dLLM 设计的 RL 算法表现，提升推理表现同时保留并行解码能力。
揭秘超节点，AI算力需要“统一的语言”
AI大模型热潮带动算力行业发展，中国AI芯片崛起，但单颗芯片算力不足、不同设备沟通有障碍成行业难题。华为发布“超节点”架构与“灵衢”技术，搞出“算力普通话”，目标是让算力系统更高效、灵活、省钱。
虚拟智库：运用大语言模型获取多元视角
本文探讨如何用大语言模型（LLM）构建虚拟智库。以电商系统架构决策为例，通过让 LLM 扮演不同角色，如 Martin Fowler、David Heinemeier Hansson 等，从多元视角讨论微服务架构利弊，为架构决策提供参考。
告别「盲目自信」，CCD：扩散语言模型推理新SOTA
华为小艺香港团队等研究人员提出上下文一致性解码算法（CCD）。它解决传统DLM推理“短视”和采样预算固化问题，在开源DLMs上实现3.48倍加速和3.9%性能提升，适配多种解码设定。