「推理效率」共找到 3035 篇相关文章
Kimi K2 详测|超强代码和Agent 能力!内附Claude Code邪修教程
作者熬夜带来 Kimi K2 模型详测及 CC+K2 邪修教程。K2 是 1T 参数量的 MoE 开源模型,基准测试成绩优异,在代码、Agent、数学推理任务表现突出,前端能力强,还能驱动 Claude Code,成本低。
快手高欢深度解读:多模态理解如何成为AIGC视频生成的“幕后功臣”?
2024 年 AIGC 爆发,多模态理解技术支撑 AIGC 原生应用。快手高欢在 AICon 大会分享多模态理解在 AIGC 场景应用,介绍主流 AIGC 产品形态,探讨其背后多模态理解方法、提升能力途径及赋能 AIGC 的方向。
本地LLM万字救场指南来了!全网超全AI实测:4卡狂飙70B大模型
文章围绕本地大语言模型(LLM)展开,针对实用性和经济性问题,用Dell Precision 7960塔式工作站对主流模型测试。涉及不同尺寸模型、推理框架等,给出不同配置下性能指标及使用建议,还模拟真实场景测试。
8B模型可以超过GPT-4o!并行KV Cache压缩支持的128K长度外推方法ParallelComp
大模型长文本推理存在瓶颈,作者提出 ParallelComp 方案。它有并行 Attention 分块、KV 缓存智能淘汰与注意力偏差校准三大创新,能让 8B 模型性能达 GPT - 4o 的 91.17%,特定任务超 GPT - 4o。
图解Vllm V1系列6:KVCacheManager与PrefixCaching
文章聚焦vllm v1,阐述调度器取请求时判断设备有无充足空间做推理的问题,涉及KVCacheManager与Prefix Caching。前者管理请求和块,后者通过找最长一致前缀节省显存,还介绍块分配释放策略与流程。
伯克利斯坦福联手造出「科研预言家」:77%准确率押注研究想法前景
伯克利和斯坦福团队让GPT - 4.1变身「科研预言家」,从顶会提取想法对比案例训练,不借助实验验证,靠推理押注。其在公开题库测试、人类专家团战等测试中表现出色,还能预测AI新点子。
不愁了!开源智能体Paper2Poster「一键生成」学术海报
2025年5月,滑铁卢大学等团队发布Paper2Poster系统,用大模型将论文自动生海报。它提出PosterAgent多智能体方法,分解析、规划、绘制优化三阶段,生成效果好且开源,不过也存在效率和创意不足问题。
DeepEval:LLM 应用评测不再玄学,让大模型评测像写单元测试一样简单
在大模型应用开发中,科学、自动化评测 LLM 输出质量是难题,人工评测效率低。DeepEval 是 Confident AI 团队开源的 LLM 评测框架,能用极简代码让评测像写 pytest 一样自然,内置多种评测指标,支持批量评测等。
阿里通义的视觉RAG革命!VRAG-RL:基于强化学习的视觉感知RAG框架,性能飙升30%
阿里巴巴通义实验室推出VRAG - RL,融合视觉感知、多模态推理与强化学习,已在GitHub开源。它破解传统RAG处理视觉数据难题,通过创新机制提升性能,在多数据集表现出色,还将向更拟人化和低幻觉方向发展。
Web 开发 AI 就选它?V0复合架构无错误率 93.87% 远超 Claude 4 Opus 单体!
Vercel推出新AI模型v0系列,采用复合模型架构,将RAG专业知识、SOTA大模型推理能力和定制流式后处理模型结合,能提升代码生成质量,且基础模型升级时可快速替换,还训练了定制AutoFix模型。