「全栈式优化」共找到 2958 篇相关文章
推理快30%，性能超过千亿参数模型，15B模型Apriel-1.6重新定义端侧推理
ServiceNow人工智能团队发布的Apriel-1.6-15b-Thinker，以150亿参数体量，多模态推理能力强，推理Token消耗降超30%。它在AI分析指数成绩佳，优化计算成本，还介绍了训练策略与多维度性能实测情况。
突破具身智能任务规划边界，刷新具身大脑多榜单SOTA，中兴EmbodiedBrain模型让具身大脑学会「复杂规划」
当前主流大语言模型在具身任务场景面临瓶颈，中兴星云大脑团队推出具身视觉 - 语言基础模型 EmbodiedBrain，构建全流程创新框架，在架构、数据训练、评估体系等方面有突破，还将开源成果推动生态发展。
把具身机器人开发变简单，地瓜机器人S600与一站式平台双擎亮相
11月21日地瓜机器人在深圳举办开发者大会，带来S600具身智能机器人大算力开发平台和一站式开发平台。从硬件到云端全面赋能，加速具身智能机器人全链路发展，还宣布了战略客户与合作伙伴。
实测完“灵光”，我意识到人类对 AI 助手的开发不足1%
作者实测蚂蚁集团的AI应用「灵光」，它是面向普通人的零门槛全模态AI助手，能30秒生成可互动小应用。作者测试其三大功能，认为人类对它的开发不足1%，它或成探索世界的伙伴。
长达790年视频镜头，打造原生多模态世界模型！北京智源研究院用Emu3.5统一“世界”
北京智源研究院发布并开源基于原生多模态训练的世界学习者Emu3.5，它将视觉和语言视为同一种数据流，在超13万亿token数据上学习，解决长视野多模态信息处理问题，经多阶段训练和优化，能力强大且已开源。
斯坦福7B智能体全面超越GPT-4o，推理流登顶HF
传统智能体系统难兼顾稳定性和学习能力，斯坦福等团队提出AgentFlow框架，通过模块化和实时强化学习优化策略，使7B参数模型在多任务上超越GPT - 4o等大模型，为AI发展提供新思路。
NeurIPS 25 | 中大&UC Merced等开源RAPID Hand，重新定义多指灵巧手数据采集
来自多机构研究者联合提出全新开源高自由度灵巧手平台 RAPID Hand。它能解决硬件瓶颈问题，实现稳定、高质量数据采集。其软硬协同优化，在操作表现与稳定性上优于现有方法，还具备低成本等优势。
AI视频进入蒸汽机时代
百度蒸汽机 2.0 迎来重磅升级，推出行业首个通用 AI 长视频生成功能，突破时长限制，引入交互式需求表达功能。它解决了传统视频生成痛点，在多个维度优化创新，还带来商业应用新可能。
Notion、Stripe 都在用的 Agent 监控，Braintrust 会是 AI-native 的 Datadog 吗？
当 Agent 迈向产品化，开发者面临观测、评估和优化黑箱系统的挑战。Braintrust 由 Ankur Goyal 于 2023 年创立，重塑 Observability，提供 Eval 和 Ship 模块，获多家头部公司青睐与投资。文章从多方面剖析其能否成 Agent 时代‘新 Datadog’。
The Batch: 884 | Transformer获得新能量
弗吉尼亚大学等机构的研究人员提出 Energy-Based Transformer（EBT），它能检查自身输出。训练时通过能量值优化预测概率向量，测试显示其泛化优但生成特定文本差，扩展性好，为高性能带来新可能。