「双环策略优化」共找到 1963 篇相关文章
万字长文！大模型LLM推理优化技术总结
文章围绕大模型LLM推理优化技术展开，先介绍LLM推理各阶段、批处理、KV缓存等概念及内存需求，再阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化和模型服务等技术，如Pipeline并行、MQA、量化、动态批处理等。
告别通用具身模型崇拜：具身智能走向异构策略编排
当VLA、WAM等机器人控制策略在各自任务中表现出色，如何为子任务匹配合适策略成完成复杂长时序任务关键。RoboHarness解决异构策略协同难题，通过协同调用策略提升成功率。
万字长文！大模型(LLM)推理优化技术总结（非常详细）
文章聚焦大模型推理优化技术，介绍推理过程分预填充与解码阶段，还阐述模型并行、注意力机制优化、模型优化及服务技术等，如多查询注意力减少内存，FlashAttention 优化计算顺序。
无需再训练即可增强性能！港大团队提出GPC框架，实现机器人「策略组合」
在机器人学习领域，提升策略性能常需巨额成本。香港大学团队提出GPC框架，通过“策略组合”创造超越单一父策略的“组合策略”，免训练且跨架构、模态融合，经仿真和真机实验验证性能提升。
AST | 西交大刘子扬、陈刚等：直接嵌入流场特征的智能化气动外形优化经验学习框架
传统气动外形优化方法有局限，本文提出智能化优化经验学习框架，结合DNN流场预测模型与DRL优化方法，还提出自适应网格再生成技术与Sigmoid奖赏函数，经验证效果良好，为气动优化提供新路径。
SGLang 优化Triton FusedMoE 的一个新技巧
蚂蚁在SGLang中提交优化PR，针对Fused Triton MoE的Down Projection kernel加入TMA优化，在DeepSeek - R1模型的H200 TP8 prefill场景下性能提升显著，还详细分析了优化背景、思路、实现细节及测试结果。
ICLR 2026！代码优化不再靠玄学：大模型真正学会“又快又准”，效率提升71.06%，加速比达6.08x
ICLR 2026顶会文章提出全新大模型代码优化方案，切入代码优化核心难题。该方案将代码优化率提至71.06%，加速比达6.08x，正确性提至74.54%，有很强工程可用性。
AdaGen: 让图像生成模型学会自适应策略
当前主流图像生成模型多步策略依赖手工静态调度规则，存在需大量调参、无法适配样本特性的问题。本文提出AdaGen框架，通过强化学习训练策略网络，在四大生成范式上实现性能提升与效率优化。
微软、哈佛开源创新优化器：全面超越Muon，提升大模型训练效率
随着大模型训练所需计算资源爆炸式增长，微软和哈佛团队联合开源优化器Dion。它利用低秩近似和解耦动量缓冲区，避免分布式训练同步完整梯度，在集中式和分布式场景都有高效表现，性能超Muon。
稳定训练、数据高效，清华大学提出「流策略」强化学习新方法SAC Flow
本文介绍清华大学和CMU提出的SAC Flow新方案，可端到端优化流策略。它将流策略视作residual RNN，用GRU和Transformer结构稳定训练。在多环境测试中表现优，有稳定、快速、样本效率高的特点。