「多模型策略」共找到 10013 篇相关文章
AI 时代的架构治理
本文指出在生成式AI时代，软件开发生命周期瓶颈转变为组织将创意转化为成果并保持架构凝聚力的能力。传统人工监督模式难应对，提出声明式架构策略，介绍其在事件模型、OpenAPI验证器等方面应用。
刚刚，百度最新开源神作：PaddleOCR-VL-1.5上线了
1月29日百度开源新一代文档解析模型PaddleOCR-VL-1.5，参数仅0.9B，在OmniDocBench V1.5评测中综合性能全球第一，精度达94.5%。它支持异形框定位，解决真实文档解析难题，在多场景表现出色。
DeepSeek倒逼vLLM升级！芯片内卷、MoE横扫千模，vLLM核心维护者独家回应：如何凭PyTorch坐稳推理“铁王座”
本文介绍了vLLM的发展，自开源后成科技公司首选推理引擎。因DeepSeek发布，团队转向其模型特性优化；还参与各芯片支持工作。vLLM靠PyTorch支持多硬件，同时拓展到多模态推理，面临竞争仍保持优势。
多模态后训练反常识：长思维链SFT和RL的协同困境
华为与香港科大研究发现，多模态视觉语言模型中，长思维链SFT与RL组合难协同增益。研究引入难度分类方法构建数据集，分析各方法表现及组合策略困境，还给出实验发现与未来研究方向。
Nature Computational Science | 香港城市大学韦业等：复杂系统深度主动优化
本文通过集成深度神经网络和树探索能力，提出神经网络代理模型引导树探索的主动优化方法。该方法在超2000维数值优化问题中找到全局最优，在多领域表现优于现有方法，为小样本、高维优化难题提供通用技术。
与Gemini Diffusion共振！首个扩散式「发散思维链」来了
西湖大学齐国君教授团队提出扩散式「发散思维链」，这是面向扩散语言模型的新型推理范式。它与传统思维链不同，能非线性生成，已应用于两种模型，增强后的模型在相关任务上超越现有模型。
只要科学任务能打分，AI就能实现SOTA结果 | 谷歌最新论文
谷歌最新论文提出，只要科学任务可评分，用大模型+树搜索，让AI大海捞针，就能找到超越人类专家的方法实现SOTA结果。他们开发的AI系统在多领域发明新方法，都达SOTA水平。
无需外部数据！AI自问自答实现推理能力进化
卡内基梅隆大学团队提出SQLM框架，这是无需外部数据的自我提问模型，含提问者和解答者角色。通过强化学习最大化期望奖励，设计自监督奖励函数。实验显示其能提升Qwen2.5 - 3B - Instruct多任务准确率。
字节的 Doubao Seed 2.0 来袭，不过我想先和你聊聊扣子编程
作者介绍了AI Coding进展超预期，普通人协作就能做出实用作品。重点讲了扣子编程，它是云端Coding Agent，适合小白，接入多个大模型。还介绍了Doubao Seed 2.0升级，最后探讨了编程趋势。
深度视角 | 物理法则如何“纠偏”AI黑盒？首篇社会物理学引导的深度学习（SGDL）综述深度解析
近日，清华等多机构发布全球首篇SGDL系统性综述。文章介绍SGDL诞生背景、核心架构、应用场景，探讨其与大模型结合潜力，也指出面临的挑战，认为其是思维范式跃迁，正构建智能社会蓝图。