「性能成本平衡」共找到 3337 篇相关文章
科普向：一文解构大模型后训练，GRPO和它的继任者们的前世今生
文章深入解读大模型后训练，先对比 PPO 与 GRPO，指出 GRPO 优势及成本问题。又介绍 GRPO 后续改进算法，如 DAPO 解决训练问题、GSPO 提升训练稳定性、GFPO 可优化多属性，还提及 GRPO 其他缺陷。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。
清华团队开源发布首个结构化数据通用大模型
2025年8月29日，清华崔鹏教授团队联合稳准智能开源“极数”（Limi X）结构化数据通用大模型。它融合结构因果推断与预训练技术，适配多任务，性能超最优专用模型，已落地多个工业场景。
Nano banana手办玩法火爆出圈！无需抽卡，效果惊了(°o°)
小某书被AI手办图刷屏，原来是谷歌的nano - banana（Gemini 2.5 Flash Image）模型爆火。文章实测其手办玩法，还介绍多种玩法，团队透露以文本渲染评估、原生多模态等核心技术，谷歌未来想整合模态实现AGI，还将举办黑客松。
EMNLP 2025 | 动态压缩CoT推理新方法LightThinker来了
随着AI发展，大语言模型处理复杂推理任务能力提升，但推理产生大量中间步骤和文本，拖慢计算速度、增加资源压力。研究者提出LightThinker，模仿人类思考模式，动态压缩推理步骤，削减tokens数量，降低成本。
AgentFly：重塑Agent，无需微调LLM，如我们一样的记忆和经验持续学习
现有LLM智能体依赖静态流程或微调参数，缺乏灵活性且成本高。论文提出基于记忆的在线强化学习框架AgentFly，不更新LLM权重，在多基准测试表现出色，为构建通用智能体提供新范式。
CJA | 北航罗明强教授团队：一种基于生成式人工智能的快速结构化飞行器概念设计方法
目前人工智能为飞机概念设计提供方案，但存在数据需求大等问题。北航罗明强教授团队提出基于LLMs的设计方案生成方法，开发原型系统，实验表明LLMS有相当设计能力，该方法可降成本、提效率。
Physical Intelligence 核心技术团队分享：物理世界的“Vibe Coding”如何实现？
Physical Intelligence 核心技术团队解读机器人技术路径，分享前沿探索。介绍 VLA 与 VLM、LLM 关系，还提及 PI 构建数据管线、提出“知识绝缘”机制，分析开放世界部署难题，展望未来“机器人模型即服务”。
一文读懂：GPU到底是怎么工作的？
文章详细介绍GPU工作原理，对比其与CPU差异。指出GPU擅并行计算、能解决复杂问题，还分析FLOPS、延迟、内存等因素对性能的影响，最后讲了GPU通过多线程和超量订阅获高吞吐量。
dLLM的「Free Lunch」！浙大&蚂蚁利用中间结果显著提升扩散语言模型
近年来，扩散大语言模型（dLLM）成为文本生成新势力，生成效率高。但现有解码策略忽视中间迭代信息，研究团队观察到「先对后错」现象，提出 TCV 和 TCR 方法，显著提升模型在推理任务表现。