「训练推理效率」共找到 4360 篇相关文章
100亿H20没卖出,英伟达狂赚1000多亿破纪录!
今早英伟达公布2026财年第一季度财报,营收、净利润双双破纪录。虽因H20芯片问题流失80亿美元营收机会,但AI推理爆发、与马斯克合作及欧洲扩张成新增长点,预计下季营收450亿美元。
SentGraph:一句一句把多跳RAG“画”成图
传统RAG在多跳场景易‘断链’,因检索单元太胖、逻辑关系乱。SentGraph把检索单元缩到句,按逻辑画三层图。线下建图分拆句、找关系、架桥梁;线上推理有Anchor初选、精炼及路径扩展。实验提升显著,也有局限。
全球顶尖大模型一夜惨遭血洗!最难测试人类拿满分,AI第一名得0.2%分
全球最难AGI测试ARC - AGI - 3上线,人类满分通关,最强模型Opus 4.6仅得0.2%。测试从静态题变为互动游戏,评分看效率。前沿大模型得分低,非LLM方案表现更好,AI缺乏元认知能力。
拿着做数学题的 PRM 来评判 Agent 调用工具,基本是行不通的!
目前评估体系多为结果导向,在工具调用上缺乏像样的PRM基准。Arizona State University和Intuit AI Research研究者推出ToolPRMBench,指出用做数学题的PRM评判Agent调用工具行不通,还介绍了其构建方法、训练范式和实验结果。
清华姚班团队,开源具身智能视觉语言动作(VLA)模型工具箱,打造行业通用技术底座
清华姚班团队所在的原力灵机公司,开源了基于PyTorch的视觉语言动作(VLA)模型工具箱Dexbotic。它能打造通用底座,解决行业研发困境,其预训练模型表现出色,还与Hugging Face合作推出评测平台。
月之暗面硬刚Anthropic!开源万亿参数Kimi K2,Agent编码性能直逼闭源最强!
上周五月之暗面发布并开源万亿参数Kimi K2,外网评价高。它或开启开源AI的“Agentic时代”,在智能体和编码基准上表现出色,成本远低于竞品,但推理速度较慢,已可平替Claude。
性能提升84%-166%!L-Zero仅靠强化学习解锁大模型探索世界的能力 | 已开源
招商局狮子山人工智能实验室团队用RLVR让模型“自学”,构建L0系统,含NB - Agent框架和端到端强化学习训练流程,开源相关内容。测试显示L0显著提升模型性能,展现强大泛化能力。
测评豆包1.6:我用它开发了一个“聪明的旅行策划Agent”
作者对豆包1.6进行测评,用其构建旅行策划Agent。豆包1.6推理强、有自适应思考模式且计价创新。作者实操构建旅行Agent,结合MCP完成任务,虽有不足但超预期,国内Agent开发生态已成熟。
从日志学习到风洞验证:构建 GPU 集群的 AI Native 稳定性闭环
文章介绍了面向新引入GPU芯片稳定性验证的AI Native治理体系“算力风洞”。其通过厂商环境自动复刻等手段,将新芯片适配效率提升10倍以上。体系分认知、验证、进化三层,形成完整闭环,推动智算集群稳定性建设升级。
Meta 143亿挖角后首个作品来了:Alexandr Wang 推出闭源模型,杨立坤点赞
沉寂9个月后,Alexandr Wang带队的Meta发布新一代模型Muse Spark。它是原生多模态推理模型,性能媲美Gemini Pro和GPT 5.4,Meta还披露技术实现细节。不过闭源引争议,且模型在长时程智能体等方面有短板。