「性能成本平衡」共找到 3345 篇相关文章
思维链可无限延伸了,MIT等打破大模型上下文天花板
MIT等机构提出新架构Thread Inference Model(TIM),配合专用推理引擎TIMRUN,把推理过程变为树状递归子任务结构并修剪子任务,让模型突破输出窗口限制实现长程推理,实验验证了其性能。
破局之刃已然出鞘!国产处理器选哪家?
本文精选2025年参评“芯师爷-硬核芯年度评选活动”的国产处理器产品,介绍了海光、紫光同创等企业的处理器特点及应用场景,指出国产处理器在性能逼近国际主流,未来胜负手是生态协同与场景渗透。
超越RAG和DAPT!华人团队新研究引热议:即插即用、无需改变原参即可让模型化身领域专家
华人团队提出比DAPT和RAG更方便、成本更低的方法,即“Memory Decoder”预训练记忆模块。它像“领域知识插件”,即插即用、不改原参,能让Qwen、Llama等模型成领域专家,还降低困惑度。
Agent引爆产品新思维、奇点智能研究院正式成立!2025 全球产品经理大会首日精彩速览
8月15日,2025全球产品经理大会开幕,众多专家分享见解。奇点智能研究院成立,聚焦AI多范式转换设六大研究领域。李建忠、方汉等嘉宾探讨AI产业生态、产品创新等,还涉及GenAI交互设计、AI产品“人味”等内容。
Claude 小升级就赢了OpenAI 9年“开源神作”?高强度推理直接歇菜、幻觉率高达50%,写作还被Kimi 2吊锤?
OpenAI发布首个开源语言模型系列gpt - oss,包括gpt - oss - 120b和gpt - oss - 20b,可在Hugging Face下载。同期谷歌、Anthropic也有新模型推出。gpt - oss有亮点,但也存在幻觉率高、实测效果差等问题。
JinaVDR: 一个图文混排文档搜索任务的基准集
现有文档检索基准大多只考虑纯文本,难以处理含图表等视觉信息的文档。JinaVDR 应运而生,它是图文混排文档搜索基准集,含多语言、多领域数据,可评估模型在复杂视觉文档的检索性能。
监督学习未死,一题训练五小时起飞!华人学者新方法20倍训练效率释放大模型推理能力
大模型推理能力研究中,RL训练资源成本高、不稳定,传统SFT低数据量易过拟合。加拿大滑铁卢大学华人团队提出One - Shot CFT方法,用一题多解多点评训练,仅需约5个GPU小时,效果好、稳定性强。
图灵奖得主Sutton再突破:强化学习在控制问题上媲美深度强化学习?
图灵奖得主Richard S. Sutton认为未来AI发展需靠强化学习。他将2024年的SwiftTD算法拓展到控制领域,提出Swift - Sarsa算法,还设计操作性条件反射基准测试。实验显示,结合预处理方法,其性能或媲美深度强化学习。
AI破译生命!微软蛋白质研究「超级加速器」登上Science
微软研究AI for Science团队推出BioEmu,能模拟蛋白质在平衡状态下的各种可能结构集合。它输入蛋白质序列就能生成大量结构样本,预测性质,速度比传统方法快10万倍,已开源助力药物研发。
AI编码不是梦:手把手教你指挥Agent开发需求
文章聚焦AI实践应用,以后端开发为例,介绍用AI编码实现需求的流程,涵盖工程结构、各层代码生成等。还分析AI编程问题,提出解决方案,给出生产案例,最后展望AI在研发中的应用前景。