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性能最高提升7倍?探究大语言模型推理之缓存优化

文章探讨大语言模型推理缓存优化技术演进与未来展望,介绍了主流推理框架vLLM、SGLang,分析KV Cache、Paged Attention、Prefix Caching等技术的优化点,还提及LMCache、DeepSeek的缓存技术,最后提到MCP赋能可视化OLAP智能体应用。

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一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!

RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与训练解耦,用Qwen3基座调用MCP工具集,可低代码训练端到端Agent模型。它极致易用、训练高效,还支持一键式训练,未来会更易用高效。

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我玩过的所有龙虾里,和飞书结合最好的就是它了,没有之一

作者分享ArkClaw使用体验,它与飞书结合佳,配置快。能读飞书文档、查日程,联网搜索用字节搜索引擎,还可装Skill生成报告等。虽有不足,但对中文用户实用,Coding Plan用户可免费体验。

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全图与切片并非等价?LLaVA-UHD-v3揭示差异推出高效全图建模方案

随着多模态大模型发展,处理高分辨率图像成关键。主流视觉编码范式难兼顾性能与效率,清华和中科院团队发布 LLaVA-UHD v3,提出 PVC 框架,对比 SBE 和 GNE,验证其在提升效率同时保留模型能力。

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ICCV 2025 | 跨越视觉与语言边界,打开人机交互感知的新篇章:北大团队提出INP-CC模型重塑开放词汇HOI检测

北大团队提出 INP - CC 模型重塑开放词汇 HOI 检测。它提出交互感知提示生成和概念校准两项创新,结合输入图片特性构造提示集合,引入‘困难负样本采样’策略,在两大数据集上表现超 SOTA。

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李飞飞押注的「世界模型」,中国自研Matrix-3D已抢先实现了?

中国自研世界模型Matrix-3D可单张图生成3D世界,效果对标李飞飞的World Labs,还能实现更大范围探索。它有诸多优势,技术上有创新,数据集有特点,应用前景广泛。

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2026论文解读,ASAHI:自适应切片助力小目标检测,速度提升25%、精度创新高

高分辨率航空图像小目标检测难,传统检测器表现差。2026年4月都灵理工大学团队提出ASAHI,用自适应切片框架,在VisDrone2019上mAP50达56.8%,推理速度比SAHI提升20 - 25%,还介绍了实战代码等。

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两个LLM互相对线,推理能力起飞:康奈尔团队发布大模型版类GAN训练法

康奈尔大学团队提出面向大语言模型的类GAN训练框架PasoDoble,通过对抗训练两模型提升推理能力,不依赖外部监督,在多模型实验中显著提升数学基准表现,不过在部分领域外任务有局限。

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Eino ADK:一文搞定 AI Agent 核心设计模式,从 0 到 1 搭建智能体系统

大语言模型发展下,Agent成AI落地主流,但传统开发有痛点。Eino ADK为Go开发者提供智能体开发框架,解决核心难题,还介绍了Agent功能、ADK模式、构建方法及多Agent协作场景等。

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为什么95%的智能体都部署失败了?这个圆桌讨论出了一些常见陷阱

硅谷圆桌论坛指出,95%的AI智能体部署失败,原因并非模型不智能,而是基础框架、上下文工程等未成熟。还探讨了上下文工程实践、信任治理、记忆设计、多模型编排等问题,给出创业者需思考的问题。

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