「大模型推理系统」共找到 9080 篇相关文章
IROS 关键圆桌：到底应该模型驱动，还是数据驱动？
10月20日，美团在IROS大会期间举办学术年会，多位嘉宾围绕具身智能商业化等议题展开探讨。圆桌嘉宾就第一性原理、软硬件体系、模型与数据驱动等话题各抒己见，还谈及机器人最终形态并勉励年轻人。
刚刚，GPT-5.4 发布，百万上下文、最强全能模型
OpenAI发布GPT - 5.4，集推理、编程等能力于一体，支持百万级上下文窗口。有三个版本，功能全面升级，如支持中途打断、电脑操作、视觉能力提升等，还更省token、少幻觉，安全机制完善，价格有调整。
实测Perplexity Pro平替模型，免费开源仅4B
一款仅4B大小的开源模型Jan-v1，声称能平替Perplexity Pro，且完全免费、支持本地部署。实测发现，它在检索增强生成、上下文深度分析等能力上表现不错，入门级显卡即可带动本地部署。
OpenAI再次跳票，奥特曼：开源模型无限期推迟！
奥特曼宣布OpenAI开源模型无限期推迟，称需额外安全测试和审查高风险领域。这已是第二次跳票，此前从6月推迟到夏末。而此时竞争对手纷纷上新，此决定加剧其身份分裂质疑和社区信任流失。
大模型最难的AI Infra，用Vibe Coding搞定
Andrej Karpathy 力荐的 Vibe Coding 在 AI Infra 开发中常「水土不服」，存在上下文丢失、决策偏离、质量不稳定等问题。文章提出文本驱动的 Vibe Coding 方法，并以 Agentic RL 中的资源调度系统为例验证其有效性，还介绍了相关团队和工具。
“最强具身VLA大模型”，究竟强在哪儿？
机器人基础模型π*0.6刷屏，能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法，突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练，还能从异构数据学习，实现自我进化。
解决扩散模型过拟合的创新框架T-LoRA
预训练大型文本到图像扩散模型定制化时，样本有限易致过拟合。AIRI和HSE大学团队提出T - LoRA框架，动态调整训练能力、用正交初始化，实验显示其在单图像和多图像任务表现优，用户更偏好其生成图像。
Qwen 3 VL 模型已并入 llama.cpp，ollama同步支持
近日，Qwen 3 VL 系列模型合并到 llama.cpp 项目，支持图像输入和多轮对话，解决了架构兼容性问题。功能已入主干分支，运行需足够资源。Ollama 最新版同步支持其本地化。
腾讯开源全新动作迁移模型FlexiAct，人物 & 动物都支持
当前动作定制方法在应对多样化主体和场景时适应性差，清华与腾讯提出FlexiAct模型。它引入RefAdapter和FAE，能在空间结构差异大或跨域场景中精准适配动作，保持外观一致，表现优于其他方法。
复杂空间推理新SOTA，性能提升55%！中山大学新作SpatialDreamer
中山大学等机构推出SpatialDreamer，模拟人类空间认知过程，构建闭环推理流程，还提出GeoPO解决奖励稀疏问题，构建SpatialDreamer - SFT数据集。实验显示其在多基准达SOTA，为AI空间智能发展开辟新路径。