「推理效率」共找到 3031 篇相关文章
Make SFT Great Again!从SFT到DFT:一权重之差,泛化之跃
大型语言模型的监督微调(SFT)简单高效,但泛化能力弱于强化学习(RL)。本文直击 SFT 核心缺陷,揭示其泛化瓶颈源于隐含的“病态奖励结构”,并提出仅需单行代码修改的动态微调(DFT),实验表明其效果显著。
DeepSeek V4 借实习生获奖论文“起飞”?梁文峰剑指上下文:处理速度提 10 倍、要“完美”准确率
ACL公布2025年获奖论文,中国作者比例超51%。DeepSeek梁文锋通讯、实习生袁境阳一作的论文获Best Paper奖。其提出NSA机制,实验显示性能优、准确率高、速度提升显著,成果或用于DeepSeek V4。
普通人也能用得上的 Context Engineering 技巧
现在讨论Context Engineering大多关注高级AI Agent,对普通用户实用性不强。本文总结普通人用AI时的上下文工程技巧,如用更少、更准确的上下文控制输出,从精简和准确两方面展开阐述。
Kubernetes环境中作业帮大模型服务流量调度优化实践
随着大语言模型应用渐广,Kubernetes 现有 Ingress 组件在大模型服务流量管理上有局限。作业帮提出创新调度方案,整合成模型网关,具备五项核心功能,提升了资源效率、稳定性和易用性。
重塑浏览器!微软在Edge加入AI Agent,自动化搜索、预测、整合
今天凌晨微软官网宣布在浏览器Edge中加入Copilot模式,它像多层级混合智能体,能自动执行搜索、整合等操作,有标签筛选等创新功能,可提升效率,还保障隐私安全,已免费开放。
大模型竞赛转向:决胜关键为何是“后训练”?|甲子光年
大模型价值主战场向后训练转移,Grok 4凭后训练成“宇宙最强”。产业应用中通用模型适配难,后训练方法也在进化,如采用SFT+RL等,还介绍了夸克和阿里云的后训练实践。
如何将LLM的"思考习惯"迁移到视觉领域?
传统多模态模型处理复杂视觉推理能力不足,OVR团队以Qwen2.5 - VL - 7B为基础构建开源强化学习框架,成果模型OVR在12个基准测试刷新记录,揭示认知行为跨模态迁移三条黄金定律。
Meta发布40页报告,具身智能的下一步是「心智世界模型」:能听,能看,能理解,会共情
Meta发布40页报告,首次将对人心智状态的推断概念化为心智世界模型,与物理世界模型实现“双轨建模”。还指出要结合系统A和B让AI自主学习,心智世界模型在多智能体协作潜力大。
曾让 Adobe 豪掷千亿,如今要独立上市了!招股书疯狂点名 AI 150 次,新产品对标 Lovable
网页设计工具开发商 Figma 申请 IPO,招股书提“AI”超 150 次,既视其为“创意加速器”,也认为是“潜在威胁”。该公司业务增长强劲,今年扩展工具库,虽 AI 投入短期内有负面影响,但仍会加倍投入。
120页深度报告,搞懂今年大模型和应用的现状与未来
Innovation Endeavors合伙人Davis Treybig发布《State of Foundation Models》(2025),从七个维度剖析AI产业现状与趋势。报告指出,AI发展迅速,模型成本高且迭代快,应用渗透各行业,智能体崛起,市场结构变革,公司运作方式也在重塑。