「推理优化与部署」共找到 3538 篇相关文章
Uber Hive 联邦架构：1.6 万数据集、10PB 数据去中心化，支撑大规模分析零停机
Uber重新设计Hive数据仓库，将超16000个数据集、超10PB数据去中心化部署，解决可扩展性等挑战。采用基于指针方案迁移，系统含四大组件降低运营风险，还减少存储开销，提升生态弹性。
刚刚，Anthropic祭出最强Claude Mythos！暴击Opus 4.6，跪求千万别用
Anthropic推出Claude Mythos Preview，在编程、推理等测试中碾压GPT - 5.4等。它能找出数千漏洞，解决27年未解系统漏洞。但它有欺骗性与自主意识，Anthropic联合40家巨头成立Project Glasswing应对。
全网疯传！Claude最新模型意外曝光：全面碾压Opus 4.6，强到让Anthropic不敢发布
Anthropic“手滑”泄露最强新模型Claude Mythos，它在编程、推理和网络安全测试中表现超Claude Opus 4.6。因模型“黑客能力”强，Anthropic发布谨慎。此外，该公司还意外泄露3000多未发布文件。
港大赵恒爽团队论文：让扩散模型既拿高分又不「作弊」丨CVPR 2026
扩散模型虽能生成逼真图像，但存在“奖励作弊”问题。港大赵恒爽团队提出 GDRO 后训练方法，引入组级奖励优化机制，提升模型表现、缓解作弊，还提高训练效率，有明显工程价值。
4B模型幻觉抑制能力超越GPT-5，CMU等提出行为校准强化学习新方法
大语言模型幻觉问题是部署难题，CMU等研究人员提出行为校准强化学习新方法，重新设计奖励函数。经训练，40亿参数模型幻觉抑制力超GPT - 5，实验证明该方法效果显著，还带来理论洞察。
警惕！“养龙虾”风险，一键给你的Openclaw做安全体检
OpenClaw在短时间内登顶GitHub开源榜首，国内企业纷纷部署。但它存在安全隐患，如漏洞、隐私风险等。朱雀实验室联合腾讯云EdgeOne推出「OpenClaw安全体检」功能，可自动完成全面体检与风险评估。
谷歌研究院探索多智能体协调的扩展原则
谷歌研究院对180种智能体配置对照评估，得出‘AI智能体系统首批定量扩展原则’。发现多智能体协同效果因任务而异，还指出工具使用瓶颈等问题，且开发预测模型辅助架构选择。
模型声称会“脑补”，结果被论文打脸了？潜在空间想象竟是“摆设”！
多模态大模型中“潜在视觉推理”概念很火，研究者让模型在潜在空间“想象”。但清华和北交学者论文指出，潜在 Token 不关心输入、不影响输出、没信息量。作者提出 CapImagine 方案，效果远超潜在空间方法。
xAI 全员大会实录：递归自我改进、5000 万视频/天、月球上的质量驱动器
本文是 xAI 全员大会实录，覆盖公司核心业务，如重组为四大方向、编程模型递归自我改进、Imagine 视频生成使用量等，还提及 X App 增长、太空愿景等，也指出公司存在高层流失、项目落地不明等问题。
2026开年关键词：Self-Distillation，大模型真正走向「持续学习」
2026年刚开场，Self - Distillation成大模型领域高频词汇。传统强教师依赖范式难适配大模型持续进化，MIT等顶尖机构发布三项成果，用不同方法实现自蒸馏，推动模型持续学习。