「推理优化与部署」共找到 3538 篇相关文章
Agent不会搞科研?人大微软开源框架&工具包解决盲目试错通病,抱抱脸日榜第一
AI智能体虽能完成多项任务,但大多难以自主科研,易陷入盲目试错。人大和微软研究者提出Arbor框架与工具包,借助Hypothesis - Tree对优化空间结构化探索,多方面表现出色,荣登Huggingface日榜第一。
7,700+ star 微软 SkillOpt 可以训练的Skill
微软研究院开源了SkillOpt(7700+ star),把Skill文档当成‘可训练的权重’来优化。它有独特的6阶段流水线、核心验证门控、Protected Regions机制,还有SkillOpt - Sleep预览功能,让Skill文档可系统化训练。
AI 企业 Day 0 出海,如何少走技术弯路?
InfoQ与多家AI出海企业交流发现,很多企业放弃常见Agent平台和流行框架,选择自研全栈平台。GMI Cloud升级产品,构建完整基础设施图谱,解决全球算力部署、模型调用和Agent商业化落地问题。
2026年了,我们还在用爱迪生试灯丝的方式评估World Model
文章围绕World model展开深度讨论,界定其概念,分析生成派、JEPA派、空间智能派三条技术路线,指出评估比LLM难,提及游戏化benchmark可能是破局点,还强调具身进展由数据驱动,Ego - View或为泛化关键。
分裂的丰盛:AI时代的财富会落到谁手里?
作者重读《国富论》,借亚当·斯密的思考探讨AI时代财富分配。指出AI带来‘分裂的丰盛’,分析了AI自动化的两面性,结合历史案例说明生产率与工资增长的关系,还从三层分析AI对财富的影响,并给白领提出四条建议。
DeepMind 创始人 Hassabis 语出惊人:百万 token 只是在贴胶带,AGI 在 2030 年
DeepMind创始人Hassabis在访谈中评估AGI进展,认为当前范式是最终架构一部分,但持续学习等问题待解决,预计2030年左右实现AGI,还探讨了Agent、蒸馏等多方面内容,并给创业者建议。
现有AI都是假实时!Thinking Machines发布交互模型,离真正的贾维斯真的近了
Thinking Machines发布交互模型,切入与AI交互方式问题。该模型能原生支持实时交互,由交互和后台模型组成。架构设计独特,解锁多项功能,评测表现佳,但也存在长会话、计算部署等局限。
只看图片就能学会压缩Token!浙大&阿里新框架多轮VQA压缩率90%,精度不掉|CVPR 2026
多轮视觉问答成LVLM推理效率“照妖镜”,现有压缩方法在多轮场景翻车。浙大宋明黎教授团队与阿里联合提出MetaCompress框架,可根据图像生成最优压缩映射,实验验证其效果优,能平衡压缩率与精度。
独家 | 华为19级天才少年赵立晨离职创业,瞄准具身 Agentic OS
AI科技评论独家获悉,前华为天才少年、19级技术专家赵立晨2026年3月离职,加入杭州拉格朗日具身技术有限公司。该公司聚焦具身智能架构研发与硬件规模化落地,赵立晨想做的Agentic OS是具身产业化的基础设施。
两小时激辩:黄仁勋为什么不怕 TPU、不怕华为、不怕出口管制?
黄仁勋接受长达两小时专访,谈及Nvidia使命、经营哲学等多方面。他认为能源政策制约未来,CUDA优势在于生态等,还谈了对TPU、出口管制等看法,不过其观点存在矛盾待检验。